范珂显 李 恒,2 张 祎,2

1 中国地震局地震大地测量重点实验室，武汉市洪山侧路40号，4300712 武汉地震工程研究院有限公司，武汉市洪山侧路40号，430071

侧移是液化区房屋、地下结构与公路、铁路、桥梁等生命线工程最主要的震害形式，其广泛性可与液化地基失效相比，而后果的严重性则过之。目前，液化侧移的预测方法主要有以下几种：数值模拟、模型试验、基于震害数据的经验方法和机器学习算法。其中数值模拟和模型试验精度最高，但是适用范围有限、成本高，不适合工程实践推广。基于震害数据的经验方法使用方便、适用范围广，易满足工程需求[1-9]。对于该方法，虽然前人提出的数学公式简明、输入变量和输出之间关系明确，但同时精度和适用性受到固定公式的限制。

为了更加准确、有效地预测场地液化侧移程度，本文考虑到震源机制的影响，在已有的震害调查数据中新增Kramer等[10]所提出的累积绝对速度(cumulative absolute velocity after application of 5 cm/s2threshold acceleration，CAV5)参数，并采用精度高、易训练的径向基函数神经网络(radial basis function neural network，RBFNN)对液化侧移进行预测。

1 数据库选取

1.1 累积绝对速度

Reed等[11]首次将累积绝对速度(cumulative absolute velocity，CAV)作为评估结构损伤的标准，其公式为：

(1)

式中，a(t)为地震动加速度，t为时间，tmax为地震持续时间。

Kramer等[10]研究发现，小于5 cm/s2的地震加速度对孔隙水压力的贡献极小，因此提出大于5 cm/s2地震动加速度绝对值积分CAV5：

(2)

同时，Kramer等[10]利用太平洋强震工程研究(PEER)数据库提出计算浅层地壳地震的CAV5的衰减公式：

lnCAV5=3.495+2.764(M-6)-

0.464FN+0.165FR

(3)

式中，M为矩震级，r为震中距(km)。对于走滑断层，FN=FR=0；对于正断层，FN=1，FR=0；对于逆断层，FN=0，FR=1。……