Page 28 - 2024年第55卷第1期

２０２２，２６（８）：１６３６ － １６４９．
［２２］ 张辉，戈宝军，韩斌，等．基于 ＧＡＦ － ＣａｐｓＮｅｔ的 电 机 轴 承 故 障 诊 断 方 法 ［Ｊ］．电 工 技 术 学 报，２０２３，３８
（１０）：２６７５ － ２６８５．
［２３］ 陈之毅，黄鹏飞．基于概率神经网络的地铁车站易损性分析［Ｊ］．同济大学学报（自然科学版），２０２１，４９
（６）：７９１ － ７９８．
［２４］ 杨顺，常晁瑜，余思汗，等．一种适用于黄土斜坡地震稳定性快速评估的综合判别方法 － 以宁夏西吉县为
例［Ｊ］．地震工程学报，２０２２，４４（１）：５４ － ６１．
［２５］ 王琪琪，汤井田，张良，等．利 用 多 层 感 知 机 的 地 震 数 据 去 噪 ［Ｊ］．石 油 地 球 物 理 勘 探，２０２０，５５（２）：
２７２ － ２８１．
［２６］ 陈鹏，吴一凡，蔡爽，等．基于自编码压缩与多尺度 特 征 提 取 的 抽 水 蓄 能 机 组 劣 化 趋 势 评 估 与 预 测 ［Ｊ］．
水利学报，２０２２，５３（６）：７４７ － ７５６．
［２７］ 张君，余佳，任炳昱，等．考 虑 高 寒 低 温 影 响 的 高 心 墙 堆 石 坝 仓 面 施 工 仿 真 模 型 研 究 ［Ｊ］．水 利 学 报，
２０２２，５３（２）：２００ － ２１１．
［２８］ ＳＡＢＯＵＲＳ，ＦＲＯＳＳＴ Ｎ， ＨＩＮＴＯＮ Ｇ Ｅ．Ｍａｔｒｉｘ ｃａｐｓｕｌｅｓ ｗｉｔｈ ＥＭ ｒｏｕｔｉｎｇ［Ｃ］??Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆｔｈｅ ６ｔｈ
ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ，２０１８．
［２９］ ＳＡＢＯＵＲＳ，ＦＲＯＳＳＴＮ，ＨＩＮＴＯＮＧＥ，ｅｔａｌ．ＤｙｎａｍｉｃｒｏｕｔｉｎｇｂｅｔｗｅｅｎＣａｐｓｕｌｅｓ［Ｃ］??Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ３１ｓｔ
ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ：ＣｕｒｒａｎＡｓｓｏｃｉａｔｅｓ，２０１７．
［３０］ 梁辉，赵文光，郭胜山，等．高拱坝－ 地基体系整体稳定概率地震风险分析［Ｊ］．水利学报，２０２１，５２（３）：
３１０ － ３２２．
［３１］ 费康，刘汉龙．ＡＢＡＱＵＳ的二次开发及在土石坝静、动力分析中的应用［Ｊ］．岩土力学，２０１０，３１（３）：８８１ － ８９０．

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＭＬＰｍｏｄｅｌｆｏｒｓｅｉｓｍｉｃｆｒａｇｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆ
ｒｏｃｋｆｉｌｌｄａｍ ｂｙｅｍｂｅｄｄｉｎｇｓｐａｔｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｉｍｅ － ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ

１
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ＷＡＮＧＸｉａｏｌｉｎｇ，ＬＩＱｉｎｇｍｅｎｇ，ＬＩＵＺｏｎｇｘｉａｎ，ＹＵＪｉａ，ＹＵＨｏｎｇｌｉｎｇ，ＷＡＮＧＨａｏｄｏｎｇ
（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄＯｐｅｒａｔｉｏｎ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３０００７２，Ｃｈｉｎａ；
２．ＹａｌｏｎｇＲｉｖｅｒＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｏｍｐａｎｙ，Ｌｔｄ，Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１００５１，Ｃｈｉｎａ））
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｆａｃｔｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｇｒｏｕｎｄｍｏｔｉｏｎｉｎｄｅｘｅｓｓｕｃｈａｓｐｅａｋａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎａｎｄｐｅａｋｖｅｌｏｃｉｔｙ
ｕｓｅｄｉｎｓｅｉｓｍｉｃｆｒａｇｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｄｏｎｏｔｆｕｌｌｙｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｓｐａｔｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｉｍｅ － ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｇｒｏｕｎｄｍｏ
ｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｅｉｓｍｉｃｄｅｍａｎｄｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｓｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｌｉｎｅａｒｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃｓｐａｃｅｉｓｄｉｆｆｉ
ｃｕｌｔｔｏｒｅｖｅａｌｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｎｏｎｌｉｎｅａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｇｒｏｕｎｄｍｏｔｉｏｎｉｎｄｅｘａｎｄｓｅｉｓｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄ
ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ（ＭＬＰ）ｍｏｄｅｌｆｏｒｓｅｉｓｍｉｃｆｒａｇｉｌｉｔｙｏｆｅａｒｔｈ － ｒｏｃｋｆｉｌｌｄａｍｓｂｙｅｍｂｅｄｄｉｎｇｓｐａｔｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｉｍｅ －
ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｍａｋｅｓｕｓｅｏｆｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｔｈａｔｃａｐｓｕｌｅｎｅｔｗｏｒｋ （ＣａｐｓＮｅｔ）ｃａｎｆｕｌｌｙｃａｐｔｕｒｅａｎｄ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｔｈｅｓｐａｔｉａｌｌｏｃａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔａｒｇｅｔｆｅａｔｕｒｅｓ ， ｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｄｅｅｐｆｅａｔｕｒｅｓｒｅｆｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｓｐａｔｉａｌ
ｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｉｍｅ － ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｇｒｏｕｎｄｍｏｔｉｏｎｆｒｏｍ ｔｈｅＷａｖｅｌｅｔｔｉｍｅ － ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｉａｇｒａｍ ｏｆｇｒｏｕｎｄｍｏ
ｔｉｏｎ ，ａｎｄｍｅｒｇｅｔｈｅｍｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｔｈｅｗａｙｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｐｌｉｃｉｎｇｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｇｒｏｕｎｄｍｏｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ
ｉｎｄｅｘ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｓｕｐｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｎｅｕｒｏｎｓａｎｄｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅｏｆＭＬＰａｒｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙ
ＴｒｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄＰａｒｚｅｎＥｓｔｉｍａｔｏｒ（ＴＰＥ），ａｎｄｔｈｅｓｅｉｓｍｉｃｄｅｍａｎｄｍｏｄｅｌｏｆｅａｒｔｈ － ｒｏｃｋｆｉｌｌｄａｍｂａｓｅｄｏｎＴＰＥ － ＭＬＰ
ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｎｏｎｌｉｎｅａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｇｒｏｕｎｄｍｏｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｉｎｄｅｘａｎｄｓｅｉｓｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅ ，
ｓｏａｓｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｌｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｅｉｓｍｉｃｆｒａｇｉｌｉｔｙｏｆｅａｒｔｈ － ｒｏｃｋｆｉｌｌｄａｍ．Ｔｈｅｃａｓｅｓｔｕｄｙｓｈｏｗｓｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄ
ｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｇｒｏｕｎｄｍｏｔｉｏｎｉｎｄｅｘ ，ｔｈｅＭＡＥｏｆｔｈｅｅａｒｔｈ － ｒｏｃｋｆｉｌｌｄａｍ ｓｅｉｓｍｉｃｄｅｍａｎｄｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ
ｇｒｏｕｎｄｍｏｔｉｏｎｓｐａｔｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｉｍｅ － ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｆｕｓｉｏｎｉｎｄｅｘｉｓｒｅｄｕｃｅｄｂｙ４０．５％，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄ
ｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅａｒｔｈ － ｒｏｃｋｆｉｌｌｄａｍ；ｓｅｉｓｍｉｃｆｒａｇｉｌｉｔｙ；ｓｐａｔｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｉｍｅ － ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｇｒｏｕｎｄｍｏｔｉｏｎ；ｓｅｉｓｍｉｃ
ｄｅｍａｎｄｍｏｄｅｌ ；ＣａｐｓＮｅｔ；ＭＬＰ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ

（责任编辑：李福田）

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