参考文献 References
[1] 单伽锃,王律己,余桦,等.结构强震观测与评估研究现状与展望[J].工程力学,2022,39(11):1-12.
[2] Mangalathu S ,Sun H ,Nweke C C , et al.Classifying earthquake damage to buildings using machine learning[J]. Earthquake Spectra,2020,36(1):183-208.
[3] 孙柏涛,李洋.中国震害预测工作的沿革与发展[J].工程力学,2021,38(1):1-7+51.
[4] 李昆,周煜,陶思宇,等.云南漾濞6.4级地震公共建筑的震害特征[J].世界地震工程,2021,37(3):1-8.
[5] 赵一男,公茂盛,杨游.结构损伤识别方法研究综述[J].世界地震工程,2020,36(2):73-84.
[6] 翁顺,朱宏平.基于有限元模型修正的土木结构损伤识别方法[J].工程力学,2021,38(3):1-16.
[7] 朱宏平,余璟,张俊兵.结构损伤动力检测与健康监测研究现状与展望[J].工程力学,2011,28(2):1-11+17.
[8] Xiong C ,Li Q ,Lu X .Automated regional seismic damage assessment of buildings using an unmanned aerial vehicle and a convolutional neural network[J].Automation in Construction,2020,109: 102994-102994.
[9] 眭海刚,刘超贤,黄立洪,等.遥感技术在震后建筑物损毁检测中的应用[J].武汉大学学报(信息科学版),2019, 44(7):1008-1019.
[10] 李强,张景发,龚丽霞,等.SAR图像纹理特征相关变化检测的震害建筑物提取[J].遥感学报,2018,22(S1):128-138.
[11] 王律己,黄晨宇,单伽锃,等.基于多元特征驱动的既有建筑地震损伤机器学习预测方法[J].建筑结构学报,2024, 45(7):1-12.
[12] 韩小雷,吴梓楠,杨明灿,等.基于深度学习的区域RC框架结构震损评估方法研究[J].建筑结构学报,2020,41(S2): 27-35.
[13] 苗鹏宇,王自法,位栋梁,等.基于机器学习方法的地震破坏预测[J].科学技术与工程,2023,23(14):5903-5913.
[14] 梁梓豪.基于机器学习方法的建筑物地震破坏预测研究 [D].哈尔滨：中国地震局工程力学研究所,2023.
[15] 刘丽,沈俊凯,张令心.基于机器学习的砖砌体房屋震害快速预测方法[J].地球科学,2023,48(5):1769-1779.
[16] 金子涵.基于特征工程和卷积神经网络的结构损伤识别方法研究[D].广州：广东工业大学,2023.
[17] 黄永,鲍跃全,李惠.结构状态识别与评估的机器学习方法研究进展[J].力学进展,2023,53(4):774-792.
[18] 李治甫,康帅,王自法,等.基于时频变换和卷积神经网络的结构损伤识别[J].防灾减灾工程学报,2023,43(6): 1275-1283.
[19] 张鹏.基于机器学习的建筑震后损伤评估模型及地震动特征分析方法研究[D].广州：广州大学,2023.
[20] 杨强.基于机器学习的 RC 框架结构震后安全评估方法研究[D].兰州：兰州理工大学,2021.
[21] 李一民,康帅,董正方,等.基于TCN的区域RC框架结构地震损伤评估[J].震灾防御技术,2024,19(4):698-705.
[22] 程庆乐,任昊天,李爱群,等.基于数据增强和深度学习的建筑震害智能化快速评估方法[J].工程力学,2025,42(10): 187-195.
[23] 杨晓华,王森钠,杨沈力,等.基于机器学习的规则RC框架震前经济损失评估[J].工程力学,2025,42(S1):89-95+104.
[24] 周宇,甘露一,狄生奎,等.考虑影响线模型修正的既有连续梁桥地震易损性评价方法[J].振动工程学报,2025, 38(4):838-848.