| 時間 |
2018-12-30 |
| 標題 |
應用支持向量迴歸法及P波特徵開發結構受震反應評估模組 (不公開) |
| 作者 |
[林子剛]
[林又]
[林沛暘]
[江宏偉]
[林定潔]
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| 摘要 |
地震災害時常造成相當嚴重之損傷，不論是人員傷亡或是建築財產損失，科學家們也一直致力於研究地震災害，試圖開發一個即時且準確之地震預警，然而礙於其困難度，目前尚未提出一個相當可靠的方法，本研究也為了能夠降低地震帶來之巨大災害，致力於開發可靠之地震預警系統，而為了因應現在高樓林立之趨勢，本研究試圖預測各樓層於地震反應下所造成之最大樓層加速度。支持向量迴歸為支持向量機所提供之一種方法，是機器學習的一種，能夠將各樣本之多筆輸入參數投影至更高維度進行迴歸，讓原先無法分類迴歸之資料於高維度空間中得以進行適當地分類迴歸。本研究自中央氣象局地震測報中心以及國家地震研究中心於中科管理局暨工商大樓所設置之加速度監測系統取得大量之地震事件資料，選取六項地震初達波特徵並加上結構週期以及樓層高度等八個參數，採用支持向量迴歸法並以上述八個參數作為輸入，利用充足之訓練樣本進行迴歸並建構一通用型訓練模型，並且利用適量之測試樣本代入上述之訓練模型進行測試，驗證本研究之準確度。而本研究為了提供更為廣泛之應用，試圖引入縮尺模型進行振動台試驗，增加特定結構物之訓練樣本進行訓練迴歸，建構客製化支持向量迴歸模型，提供具特殊需求之結構使用。 |
| 關鍵字 |
支持向量迴歸、地震初達波特徵、地震預警、最大樓層加速度、縮尺模型 |
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中心技術報告