Page 125 - 2023年第54卷第6期

图 ３ 紫坪铺大坝台站位置和汶川地震紫坪铺坝址区震源深度示意 ［１］

而由于不同台站的采样频率和记录持时不同，本文统一采用 ５０Ｈｚ频率（０．０２ｓ间隔）、２００８年汶川地
震主震的显著持时（２０～１２０ｓ）数据来进行模型训练。以茂县地办测站实测加速度序列为例，经频率调
整和持时截取处理后的三向加速度序列（顺河向（ＮＳ）、竖直向（ＵＤ）、坝轴向（ＥＷ））如图 ４所示。
３．２ 反应谱对比 图 ５为 ３测站的顺河向实测地震加速度归一化反应谱及紫坪铺大坝场地规范谱（阻
［１］
尼比 ζ ＝ ０．０５）。紫坪铺大坝在强震时的基频约为 １Ｈｚ ，故本文重点研究在 １Ｈｚ左右的反应谱值。
可从图 ５看出，茂县两测站实测加速度反应谱存在相似趋势，但茂县南新的峰值较大，反映了场地
的放大效应。地办在 ０．４ｓ处开始下降，南新在 ０．５９ｓ处开始下降，两者在 １ｓ处的放大系数约为 ０．４５，
相较于规范谱略低。绵竹清平于 ０．３１ｓ开始下降，在 １ｓ左右的值与规范谱较为拟合，约为 ０．６。三者峰
值位于 ０．１３ｓ左右，峰值放大系数为 ３．２左右，均属于近场区域台站，符合紫坪铺大坝场地设计地震动输
入标准，证明采用本文选取的 ３个台站实测地震动来反演紫坪铺大坝基岩输入地震加速度时程是可行的。

图 ４ 茂县地办测站处理后加速度序列 图 ５ 测站地震波顺河向反应谱

３．３ 加速度分解 由于加速度序列具有极强的不规则性和复杂的非线性，为充分分解加速度序列，本
文不对 ＥＭＤ设置停止准则，由算法自动分解，直至得到线性残余函数，视为分解完成。各测站实测
加速度序列经 ＥＭＤ分解后，分别由 ９个 ＩＭＦ 子序列及 １个线性残余函数 ＲＳ 组成。
１０
ｉ
３．４ 反演模型对比 为了验证所提的分解—训练—反演模型的优势，同时建立了 ＰＳＯ － ＲＢＦ模型、基
于经验模态分解的 ＰＳＯ － ＲＢＦ模型（ＥＭＤ － ＰＳＯ － ＲＢＦ）、云理论优化的 ＰＳＯ － ＲＢＦ模型（ＣＰＳＯ － ＲＢＦ）、基
于经验模态分解和云理论优化的 ＰＳＯ － ＲＢＦ模型（ＥＭＤ － ＣＰＳＯ － ＲＢＦ）共 ４种模型作为算法优化的对比模
型，分别记为模型 １、２、３、４。
２
表 ２为 ４个模型的训练集反演结果。反演精度指标采用决定系数（Ｒ）、均方根误差（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅｄ
２
Ｅｒｒｏｒ ，ＲＭＳＥ）、平均绝对百分比误差（ＭｅａｎＡｂｓｏｌｕｔｅＰｅｒｃｅｎｔａｇｅＥｒｒｏｒ，ＭＡＰＥ）。Ｒ 越大且 ＲＭＳＥ和 ＭＡＰＥ越
— ７ ５ ３ —