西南交通大学程印获国家专利权
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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于迁移学习的近断层概率地震危险性评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120762105B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511277864.2，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于迁移学习的近断层概率地震危险性评估方法及系统是由程印;杨雨恒;袁冉;喻靖峰;梅伟;何毅设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于迁移学习的近断层概率地震危险性评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于迁移学习的近断层概率地震危险性评估方法及系统，涉及地震工程技术领域，包括获取地震相关参数和地震动强度参数；基于深度神经网络进行模型构建，以地震相关参数构建模型输入、地震动强度参数构建模型输出，并通过非脉冲型地震动数据进行训练，得到非脉冲地震动参数预测模型；通过非脉冲地震动参数预测模型和脉冲型地震动数据进行迁移学习，得到脉冲地震动参数预测模型；基于非脉冲地震动参数预测模型和脉冲地震动参数预测模型，计算目标场址上任一地震动强度参数超过对应强度阈值的年超越率，通过所述年超越率进行近断层地震危险性评估。本发明解决了现有近断层概率地震危险性评估没有考虑脉冲型地震动影响的问题。
本发明授权基于迁移学习的近断层概率地震危险性评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的近断层概率地震危险性评估方法，其特征在于，包括： 获取地震相关参数和地震动强度参数，所述地震相关参数包括震级、断层机制、断层距和平均剪切波速，所述地震动强度参数包括峰值地面加速度、峰值地面速度和谱加速度； 基于深度神经网络进行模型构建，以地震相关参数构建模型输入、地震动强度参数构建模型输出，并通过非脉冲型地震动数据进行训练，得到非脉冲地震动参数预测模型； 通过非脉冲地震动参数预测模型和脉冲型地震动数据进行迁移学习，得到脉冲地震动参数预测模型； 基于非脉冲地震动参数预测模型和脉冲地震动参数预测模型，计算目标场址上任一地震动强度参数超过对应强度阈值的年超越率，通过所述年超越率进行近断层地震危险性评估。
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