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房屋建筑分类是抗震设计和地震风险分析的基础,是巨灾保险的纽带环节,也是结构易损性准确、完备分析的前驱保障,快速获取建筑特性参数非常关键。基于影像数据获取结构特性相比传统手段具有显著优势,然而其准确性具有一定挑战性,从影像数据得到实时的、较准确的结构特性成为地震保险数据获取技术的关注焦点。本文采用深度学习方法开展从影像数据中提取面向地震保险需求的建筑特性数据,构建基于深度学习方法的建筑高度识别模型和基于机器视觉的建筑高度识别方法,运用基于Xception神经网络深度学习和机器视觉的模型,对北京地区的建筑高度进行模型测试,该方法可为地震保险分析提供重要的基础数据支持。  相似文献   
2.
地震巨灾保险作为资源储备和经济补偿的一种手段,能够有效减轻国家政府的负担,为震后受灾群众提供经济补偿。当超大城市发生地震后,经济损失相较其他城市更严重。因此,在超大城市推进地震巨灾保险发展显得尤为重要。本文从政策法规、模型构建和巨灾试点3个层面对比梳理了地震巨灾保险现状,分析了我国超大城市开展地震保险工作所面临的困难,最后以首都北京为例,对北京开展超大城市地震巨灾保险提出了意见建议,为北京相关政府部门政策制定和决策建议提供了参考。   相似文献   
3.
地震巨灾风险的特点是低频高损,历史震害数据缺乏、风险暴露快速变迁等因素导致基于大数定理的费率厘定方法无法针对各区域不同建筑类型的风险暴露进行精细化定价。本文基于“五代图”潜在震源区模型的随机事件集解决观测数据不足的问题;并使用“五代图”所采用的地震动参数衰减关系模型与工程易损性方法计算地震事件对风险暴露造成的损失,从而计算费率厘定、地震风险管理需要的必备参数。本文采用云计算平台的弹性伸缩计算技术,实现动态按需分配计算资源,满足多用户并发使用的业务需求;同时采用以业务数据为单元的数据隔离方案,构建支持多租户的高性能地震保险损失评估SaaS云平台。  相似文献   
4.
基于结构类型的建筑分类是抗震设计和地震灾害分布调查的基础,也是开展建筑结构地震易损性研究所依据的分类形式,而在社会管理中则更注重基于使用功能的建筑分类。上述2种建筑分类方法难以给出恰当的经济损失评估结果,因此在面向地震巨灾保险研究与应用时存在一些不足。首先,传统的建筑分类将建筑的使用功能与结构类型平行处理,未考虑建筑结构类型和建筑使用功能的耦合影响;其次,随着经济社会的发展,建筑结构形式和使用功能均不断地变化,需要发展适用性强大的非固定类型分类方法。本文针对地震巨灾保险业务中建筑分类这一核心问题,结合中国建筑形式和使用功能,从建筑结构分类出发,进一步考虑建筑的使用功能,形成了基于结构类型-使用功能多因素耦合的建筑分类模型,并以北京市典型区域为例,对所提出的建筑分类模型开展应用示范。同时,本文提出的建筑分类模型结合网络信息技术,可解决传统分类应用于具体目标区域时分类指标体系不具备可变性的问题,满足了地震巨灾保险的数据需求。  相似文献   
5.
本文提出了一种基于L1范数正则化的基线校正新方法,即以拟合速度时程误差最小为目标,以基线漂移本身尽可能小为约束条件,经过凸优化多次迭代自动求解出满足条件的基线漂移,避免了人为选取基线漂移分段次数和基线漂移起止时刻的主观干扰;随后利用该方法对多组加入了基线漂移噪声模型的强震动加速度记录进行验证。结果表明:本文方法对于识别和处理单段式、两段式和多段式的基线漂移噪声具有普适性,能敏锐地捕捉到速度时程发生漂移的趋势(斜率变化),无需预先设定加速度基线漂移模型也可有效地识别出多种基线漂移噪声的起止位置和漂移程度;地震记录事前部分对本文方法处理结果影响较大,当记录事前部分足够长时(如20 s),识别基线漂移噪声的准确性较高,位移时程可以较好地与原始位移匹配;而对于发生漂移的速度时程,本文方法可以不受地震事前部分长短的干扰,甚至在加速度记录出现明显丢头现象时,也能很好地实现峰值速度和整个速度时程的恢复。   相似文献   
6.
李文俊    曲哲    孙海林  熊政辉   《世界地震工程》2021,(4):109-121
房屋建筑的地震易损性是地震损失评估和地震巨灾风险模型的基础。作为房屋建筑的重要组成部分,各类非结构构件的损失在现有的易损性模型中并未得到足够重视。本文以一栋典型钢筋混凝土框架结构教学楼为对象,通过将房屋建筑中的各类构件划分为具有不同地震损伤特性和损失后果的易损性组,考察建筑内的损失分布和非结构损失对房屋建筑地震易损性的影响。分析结果表明:由于许多非结构构件在中小地震作用下即可能发生较严重的破坏,房屋建筑在中小地震下的易损性主要受非结构损失控制;随着地震动强度等级的不断提高,结构损伤渐趋严重,结构损失对整体建筑易损性的影响不断增大;在结构进入震后不可修状态之前,建筑不同楼层的损失分布是评估建筑地震损失时不可忽略的因素。  相似文献   
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