[发明专利]基于门控循环单元的地震破坏力预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于门控循环单元的地震破坏力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、从开源地震动数据库获取地震动时程数据，建立数据库，作为样本数据；其中，所述地震动时程数据包括地震动加速度数据、地震动速度数据和地震动位移数据；

步骤S2、对样本数据进行破坏力分析以划分破坏力等级，并将破坏力等级作为样本标签；

步骤S3、通过经验模态分解算法将地震动时程数据分解为多个本征模态函数分量；

步骤S4、定义GRU模型的损失函数，将分解得到的各本征模态函数分量作为GRU模型的输入特征，并结合样本标签对其进行训练；

步骤S5、当GRU模型的损失函数的值收敛为一个固定值保持不变时，结束训练，得到EMD-GRU模型；

步骤S6、将传感器采集的地震动数据或者通过地震动监测网络获取的地震动数据输入EMD-GRU模型，通过EMD-GRU模型预测得到地震破坏力等级。

2.根据权利要求1所述的基于门控循环单元的地震破坏力预测方法，其特征在于，经验模态分解算法通过以下步骤实现：

步骤S31、根据地震动加速度数据、地震动速度数据和地震动位移数据中的其中一项数据得到原始信号x(t)，t表示时间；

步骤S32、对原始信号x(t)进行筛分；具体为：找出原始信号x(t)所有的极大值点，拟合成原始信号的上包络线；找出原始信号x(t)所有的极小值点，拟合成原始信号的下包络线；计算上包络线和下包络线的均值得到原始信号x(t)的平均包络线m₁(t)；将原始信号x(t)减去m₁(t)后即可得到一个新的信号d_1,1(t)；

步骤S33、判断d_1,1(t)是否满足本征模态函数分量的条件，如果不满足，则以d_1,1(t)代替原始信号x(t)，继续按步骤S32对d_1,1(t)进行筛分，经过K次筛分后的信号记为d_1,k(t)，直到d_1,k(t)满足本征模态函数分量的条件时，记为原始信号x(t)的第一个IMF分量IMF1(t)；

步骤S34、从原始信号x(t)中减去第一个IMF分量IMF1(t)，得到剩余分量r₁(t)，对r₁(t)继续按步骤S32和步骤S33进行分解；经过n次分解后，求得残余信号r_n(t)；当r_n(t)为单调函数时，将剩余分量函数r_n(t)作为残余量RES；

步骤S35、根据地震动加速度数据、地震动速度数据和地震动位移数据中的另一项数据得到原始信号x(t)，返回步骤S32对该数据形成的原始信号x(t)进行分解，直到将地震动时程数据包括的各项数据均分解成IMF分量和残余量RES后停止分解。

3.根据权利要求2所述的基于门控循环单元的地震破坏力预测方法，其特征在于，本征模态函数分量满足以下条件：

函数在整个时间范围内，极值点个数与过零点个数相等或相差1；

在任意时刻点，上包络线和下包络线的均值均为0。

4.根据权利要求1所述的基于门控循环单元的地震破坏力预测方法，其特征在于，GRU模型的损失函数l(x，y)定义为：

其中，N表示样本的个数，x_i表示第i个样本的实际地震破坏力等级，y_i表示第i个样本模型所预测的地震破坏力等级。

5.根据权利要求1所述的基于门控循环单元的地震破坏力预测方法，其特征在于，所述GRU模型在任一时刻的输入特征为地震动时程数据包括的每一项数据的所有本征模态函数分量在该时刻的值组成的一个向量。