(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211414859.8 (22)申请日 2022.11.11 (71)申请人 成都工业职业 技术学院 地址 610213 四川省成 都市天府新区成 都 片区正兴镇大安路818号 (72)发明人 陈爱平　亓伟　陈建男　陈爽　 吴青戎　 (74)专利代理 机构 北京圣州专利代理事务所 (普通合伙) 11818 专利代理师 黄青青 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 基于改进逻辑回归的地铁车站地震损伤预 警方法及系统 (57)摘要 本发明提供基于改进逻辑回归的地铁车站 地震损伤预警方法及系统， 包括以下步骤： 步骤 1： 对目标工况建立有限元模型； 步骤2： 建立输入 参数样本集及对应有限元模型； 步骤3： 定义损伤 状态， 并为有限元模型赋予标签值； 步骤4： 建立 关于每种损伤状态的逻辑回归函数， 逻辑回归函 数的损失Loss中交叉熵系数为A， 正则化项系数 为B； 步骤5： 采用高斯回归过程获取关于每种损 伤状态的A和B的最佳值； 步骤6： 基于步骤5中最 佳值， 得到每种损伤状态的逻辑回归函数； 步骤 7： 将地铁车站达到的最严重成都的损伤状态作 为报警信息输出， 若否则退出。 本发明考虑参数 变异性， 对地铁车站地震损伤状态采用改进逻辑 回归超前预警， 保障其 运营安全。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115510566 A 2022.12.23 CN 115510566 A 1.基于改进逻辑回归的地铁车站地震损伤预警方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 对目标工况建立基于参数 标准值的地铁车站有限元模型； 步骤2： 根据地铁车站参数、 荷载参数、 地震参数标准值及各自分布， 采用蒙特卡洛抽样 建立地铁车站参数、 荷载参数和地震参数 的输入参数样本集， 对每个输入参数样本建立对 应的有限元模型； 步骤3： 对地铁车站按损伤严重程度定义四种损伤状态并为每种损伤状态设定损伤阈 值， 对于每种损伤状态， 当地铁车站 地震下损伤指标超过该损伤状态设定的损伤阈值时， 判 定地铁车站达到该损伤状态并赋予标签值Label=1， 若 未超过该损伤状态设定的损伤阈值， 判定地铁车站未达 到该损伤状态并赋予标签值 Label=0； 步骤4： 对于每种损伤状态， 采用python建立关于该损伤状态逻辑回归函数g(z)， 逻辑 回归函数的损失L oss采用交叉熵并引入正则化项， L oss的计算公式为： 式中N表示地铁车站有限元模型样本数量， 表示第i个有限元模型中地铁车站关 于该损伤状态的标签值， m表示输入参数个数， 表示第j个输入参数的权重值， A表示交叉 熵的系数， B表示正则化项的系数， g(zi)为第i个有限元模型 中输入参数样本对应的逻辑回 归函数， 其公式如下： 式中xij表示第i个有限元模型中第 第j个输入参数的值； 步骤5： 在A和B的定义域中各均匀选取K个点组成K ×K个系数组合点， 任取p个系数组合 点作为观测点， 并计算p个系数组合点对应的Loss， 采用高斯过程回归， 生成其余K ×K‑p个 系数组合点的随机值Losss， 重复q次高斯回归过程为 K×K‑p个系数组合点生成q个 Losss， 记 录每次高斯回归过程Losss的最小值对应的系数组合点， 统计K ×K‑p个系数组合点取得 Losss最小值的频 数， 选取频数最大的系数组合 点作为新增观测点， 计算对应的L oss； 步骤6： 重复步骤5不断新增观测点， 直到观测点数量达到规定数量时， 停止新增观测 点， 选取已知观测点中L oss最小值对应的A和B作为关于该损伤状态的A和B的最佳值； 步骤7： 基于步骤6中关于每种损伤状态的A和B的最佳值， 计算关于每种损伤状态的最 优权重组合： 式中 表示在A和B的最佳值下， 当Loss取得最小值时对应的输入参数的权重值向量， 将关于每种损伤状态的 带入逻辑回归函数 得到每种损伤状态的逻辑回归函数； 步骤8： 当地震发生时， 将对应地震参数输入每种损伤状态的逻辑回归函数， 计算地铁 车站达到每种损伤状态的概率， 若概率超过设定概率阈值， 则判定地铁车站达到该损伤状 态， 将地铁车站达 到的最严重程度的损伤状态作为报警信息 输出， 否则退 出。 2.如权利要求1所述基于改进逻辑 回归的地铁车站地震损伤预警方法， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115510566 A 2述步骤2中地铁车站参数包括 地铁车站结构材 料参数和地铁车站周围土体参数。 3.如权利要求1所述基于改进逻辑 回归的地铁车站地震损伤预警方法， 其特征在于， 所 述步骤2中根据地铁车站参数、 荷载参数、 地震参数标准值及各自分布中： 地铁车站参数服 从对数正态分布、 荷载参数服从正态分布、 地震参数服从均匀分布。 4.如权利要求1所述基于改进逻辑 回归的地铁车站地震损伤预警方法， 其特征在于， 所 述步骤3中四种损伤状态包括： 轻微损伤、 中等损伤、 严重损伤、 损毁损伤。 5.如权利要求1所述基于改进逻辑 回归的地铁车站地震损伤预警方法， 其特征在于， 所 述步骤3中地铁车站地震下损伤指标采用双参数损伤模型确定 。 6.如权利要求1所述基于改进逻辑 回归的地铁车站地震损伤预警方法， 其特征在于， 所 述步骤5中其 余K×K‑p个系数组合 点的随机值 Losss获取方式如下： 计算观测点的协方差矩阵， 协方差矩阵中元 素采用高斯核函数计算； 其余K×K‑p个系数组合点的Losss服从高斯分布， 对于K ×K‑p个系数组合点中任一点， 采用高斯核函数计算该点与 观测点的协方差向量， 基于观测点的协方差矩阵以及该点与 观 测点的协方差向量， 计算该点高斯分布参数； 采用蒙特卡洛法依据K ×K‑p个系数组合点的Losss所服从的高斯分布获取K ×K‑p个样 本点的随机值 Losss。 7.采用权利要求1~6任一所述基于改进逻辑 回归的地铁车站地震损伤预警方法所构 成 的系统， 其特 征在于， 包括信息采集模块、 处 理模块和预警模块； 信息采集模块用于采集 地铁车站参数、 荷载参数和地震参数； 处理模块用于根据信 息采集模块采集的地铁车站参数、 荷载参数和地震参数的分布获 取输入参数样本集， 建立对应有限元模 型， 计算关于每种损伤状态的标签值； 将输入参数样 本集和关于每种损伤状态的标签值作为数据集训练每种损伤状态的逻辑回归函数； 采用高 斯过程回归优化逻辑回归函数的损失中交叉熵和正则化项的系数； 基于每种损伤状态的逻 辑回归函数， 计算 地震下地铁车站达 到每种损伤状态的概 率； 预警模块用于判断地震下地铁车站达到每种损伤状态的概率是否超过设定概率阈值， 若超过则判定地铁车站达到该损伤状态， 将地铁车站达到的最严重程度的损伤状态作为报 警信息输出， 否则退 出。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115510566 A 3