徐俊祖 曹彦波 李黎 张方浩 徐小坤 赵正贤

摘要：针对如何选取合适的影响因素进行砖木结构房屋地震破坏合理评估的问题，提出了一种基于主成分分析与BP神经网络相融合的云南砖木结构房屋地震破坏评估方法，通过灰色关联度模型剔除对砖木结构房屋发生地震破坏影响较小的因素得到关键因子，采用主成分分析法从关键因子中提取主要成分，最后利用BP神经网络模型对处理后的主要成分进行训练，建立砖木结构房屋地震破坏比例预测模型，并利用实际震例进行验证。结果表明：本文方法相较于传统脆弱性曲线拟合方法和BP神经网络模型，其预测的砖木结构房屋地震破坏比例的预测精度更高、普适性更好。

关键词：主成分分析；神经网络模型；砖木房屋；地震破坏评估；云南

中图分类号：P315.94文献标识码：A文章编号：1000-0666（2023）03-0430-10

doi：10.20015/j.cnki.ISSN1000-0666.2023.0058

0引言

以往震害经验表明，地震灾害主要源于地震释放的巨大能量引发的建筑物和各类设施的破坏以及次生灾害，进而导致人员伤亡和财产损失（侯林锋等，2020）。当前，应对地震灾害的主要措施是震前预测预防和震后应急，然而由于人们对地震的短临预报能力有限，地震后快速高效的应急救援、灾情信息的迅速获取成为减轻地震灾害损失的主要手段（张雪华，2017）。地震时建筑物倒塌是造成人员伤亡的主要原因（刘晶晶等，2017），震后高效准确地开展建筑物受损程度评估工作有助于震后搜救资源分配，加快灾后救援进程，减轻地震灾害损失，降低人员伤亡，对震后灾情分析与应急救援决策具有重要的指导意义。……