强震作用下高层结构地震响应时程的多步预测 
 
  					  										
						杨迪雄 1,2    杨开胜 1,2    郭贵强 1,2 
 
															
					1.  大连理工大学工程力学系,   辽宁大连  116023 2.  工业装备结构分析国家重点实验室,   辽宁大连  116023 
 
										
						 
   										
    					  Multi-step prediction for time histories of seismic responses of tall building structure subjected to strong earthquake ground motions  
  					  					  					
						Yang Dixiong 1,2    Yang Kaisheng 1,2    Guo Guiqiang 1,2  
 
															
						1. Department of Engineering Mechanics, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China    
									
				
				
					
						
							
								
									
										
											
                        					 
												
													
													    
													    	
									 
								 
								
																										
													    
													    		                            						                            																	    摘要  提出了一种结合经验模态分解 (EMD) 与极限学习机 (ELM) 的时间序列多步预测方法,对近断层强震作用下弹塑性高层框架结构的顶层加速度和位移响应时程进行了多步预测。首先,利用经验模态分解技术将高层结构非线性、非平稳地震响应分解为一系列具有不同特征尺度的固有模态函数序列 (IMFs) 。然后,利用极限学习机分别对固有模态函数子序列进行多步预测,再将各子序列的预测值叠加得到最终的预测值。预测结果表明, EMD-ELM 预测方法能够高精度地实现强震作用下高层建筑动力响应的多步预测。建筑结构地震响应时程的短期预测可为主动、半主动控制系统预先提供准确的动力响应,从而有利于实现工程结构的在线实时减震控制。 
 
													    
													    	
															 
														 
												  		
															关键词  :
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结构地震响应 mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'">结构地震响应  Times New Roman" ')" href="#">" lang="EN-US"> , 
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																																																																	时间序列预测 mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'">时间序列预测  Times New Roman" ')" href="#">" lang="EN-US"> , 
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																																																																	多步预测 mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'">多步预测  Times New Roman" ')" href="#">" lang="EN-US"> , 
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																																																																	极限学习机 mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'">极限学习机  Times New Roman" ')" href="#">" lang="EN-US"> , 
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																																																																	经验模态分解 mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'">经验模态分解  Times New Roman"  
																																																								
														
															
															    															        
															    															    															 
														 
														 																											    																											
													
												 
												
												
												
													
														
															
																
																																																																																																										
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