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提出了城市群体建筑快速震害预测的易损性贝叶斯网络方法.通过建立分类易损性贝叶斯网络,将分类结构易损性矩阵信息嵌入模型,再根据群体建筑中各分类属性的概率分布,通过贝叶斯网络概率推理得到群体建筑的地震易损性,并计算易损性指数.在此基础上,通过增加结构类型节点及其与易损性分类属性节点间的相关性,建立了增强的多类型结构易损性贝叶斯网络.采用数据驱动的贝叶斯网络学习方法进行参数学习,可对未知的结构类型信息进行推理,并进行多结构类型综合的群体建筑地震易损性快速评估.应用本文建议的两种易损性贝叶斯网络方法对上海市浦东地区部分房屋进行了快速震害预测分析,并与传统的震害预测方法进行对比,证明了方法的可行性和可靠性.