【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑智能评估，特别是涉及一种城市抗震韧性评价方法及系统。
技术介绍
1、随着社会经济发展，城市已经成为经济和人口的聚集地。一旦发生地震将会给城市带来巨大的经济损失和人员伤亡。现如今，多使用“韧性”和“韧性城市”两个概念来定义城市的防灾减灾能力。“韧性”被认为是可持续性的一个重要表达或内核，是系统面对扰动时的变化、跃迁等一系列综合状态。具有抵抗灾害的能力或受灾害破坏后的恢复能力的城市可称为“韧性城市”。在现有技术中，主要还是依赖于经验评估法对城市的抗震性能进行评估，经验评估法通常是由评估人员根据专业经验对建筑的抗震性能进行评估，需要花费大量人力和时间收集和处理房屋建筑和市政设施数据之后，基于统计分析和经验公式进行计算，数据的处理效率低且抗震隐患评价指数的计算精度不高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种城市抗震韧性评价方法及系统，以解决
技术介绍
中提出的问题，实现对城市抗震韧性的精准高效评估。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一方面，提供一种城市抗震韧性评价方法，具体步骤包括如下：
3、确立城市抗震韧性评价的准则层和指标层；
4、对所述指标层进行数据预处理，获取筛选后的评价指标；
5、对筛选后的评价指标采用组合赋权法计算得到最优组合权重；
6、根据所述最优组合权重对所述评价指标赋权，建立城市抗震韧性指标体系；
7、获取预先构建的城市抗震性能评估模型，将所述城市抗震韧性指标体系输
8、优选的，所述采用组合赋权法计算得到最优组合权重的步骤为：
9、采用改进ahp法确定所述指标层中各评估指标量化的主观权重；
10、采用熵权法确定所述指标层中各评估指标量化的的客观权重；
11、将所述主观权重与所述客观权重进行融合计算得到所述最优组合权重。
12、优选的，所述城市抗震性能评估模型为以城市抗震韧性指标体系为输入，以韧性评估结果为输出的卷积神经网络模型。
13、优选的，所述城市抗震性能评估模型的训练过程为：
14、获取神经网络结构参数；
15、根据所述神经网络结构参数，构建目标搜索结构集，将训练集输入到神经网络中，获取输出结果；
16、获取神经网络结构的多个评价指标，所述评价指标包括神经网络结构的准确率、参数量和运行时间中的任意多种；
17、基于所述多个评价指标以及所述目标搜索结构集，对神经网络进行迭代训练，直至损失函数的损失值满足目标收敛条件，停止训练，得到所述城市抗震性能评估模型。
18、优选的，所述准则层包括城市设施韧性、经济韧性、应急管理制度韧性、社会韧性、生态环境韧性。
19、优选的，对所述指标层进行数据预处理的步骤为：
20、采用kmo法计算所述指标层中各项指标的kmo值；
21、若计算所得kmo值大于设定冗余度阈值则对该指标进行剔除。
22、优选的，还包括对所述韧性评估结果进行分级操作，根据分级结果发布对应等级的预警信息，根据预警信息采取应急措施。
23、另一方面，提供一种城市抗震韧性评价系统，包括指标确定模块、预处理模块、权重计算模块、指标体系建立模块、评估模块；其中，
24、所述指标确定模块，用于确立城市抗震韧性评价的准则层和指标层；
25、所述预处理模块，用于对所述指标层进行数据预处理，获取筛选后的评价指标；
26、所述权重计算模块，用于对筛选后的评价指标采用组合赋权法计算得到最优组合权重；
27、所述指标体系建立模块，用于根据所述最优组合权重对所述评价指标赋权，建立城市抗震韧性指标体系；
28、所述评估模块，用于获取预先构建的城市抗震性能评估模型，将所述城市抗震韧性指标体系输入到所述城市抗震性能评估模型中，输出韧性评估结果。
29、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
30、(1)将机器学习技术应用于城市抗震韧性评估领域中，利用基于深度学习神经网路的数据处理和分析算法进行语义理解和分析，以此评估城市的抗震韧性，提升了评价效率和评估结果的可靠性，系统可以自动处理和分析城市抗震情况，为决策者提供基于数据的评估结果；
31、(2)提升了抗震韧性评价的准确率，为城市各要素抗震韧性评价提供了参考；
32、(3)在本专利技术中构建了低冗余性的城市抗震韧性评价指标体系，大大提高了评价的合理性和科学性。
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1.一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，具体步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，所述采用组合赋权法计算得到最优组合权重的步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，所述城市抗震性能评估模型为以城市抗震韧性指标体系为输入，以韧性评估结果为输出的卷积神经网络模型。
4.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，所述城市抗震性能评估模型的训练过程为：
5.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，所述准则层包括城市设施韧性、经济韧性、应急管理制度韧性、社会韧性、生态环境韧性。
6.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，对所述指标层进行数据预处理的步骤为：
7.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，还包括对所述韧性评估结果进行分级操作，根据分级结果发布对应等级的预警信息，根据预警信息采取应急措施。
8.一种城市抗震韧性评价系统，其特征在于，包括指标确定模块、预处理
...【技术特征摘要】
1.一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，具体步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，所述采用组合赋权法计算得到最优组合权重的步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，所述城市抗震性能评估模型为以城市抗震韧性指标体系为输入，以韧性评估结果为输出的卷积神经网络模型。
4.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性评价方法，其特征在于，所述城市抗震性能评估模型的训练过程为：
5.根据权利要求1所述的一种城市抗震韧性...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘岸果，陈文凯，李晓雪，林旭川，陈夏楠，马宇鹏，
申请(专利权)人：甘肃省地震局中国地震局兰州地震研究所，
类型：发明
国别省市：
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