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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种物理-数据驱动的序列型地震动生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120276020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510752750.2，技术领域涉及：G01V1/01；该发明授权一种物理-数据驱动的序列型地震动生成方法是由申家旭;刘潮;聂一鸣;钟紫蓝设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物理-数据驱动的序列型地震动生成方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种物理‑数据驱动的序列型地震动生成方法，包括：获取历史地震记录；基于地震动场的物理机制构建主震地震动随机场模型；物理机制包括震源、传播途径、局部场地模型；基于历史地震记录根据主震地震动随机场模型得到主震参数；主震参数用于根据主震地震动随机场模型预测未知主震地震记录，得到主震地震动时程；根据主震地震动时程基于条件对抗生成网络模型构建余震地震动生成模型实现地震动场的预测。本申请基于物理机制的地震动场生成主震各个参数，得到主震时程，根据条件对抗生成网络构建余震预测模型，将物理机制模型与人工智能结合，提高模型预测适应度、精确度，对余震进行预测，提高预测效果，避免复杂计算，提升模型构建效率。

本发明授权一种物理-数据驱动的序列型地震动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种物理-数据驱动的序列型地震动生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取历史地震记录； 基于地震动场的物理机制构建主震地震动随机场模型；其中， 所述物理机制包括震源、传播途径、局部场地模型； 基于所述历史地震记录根据所述主震地震动随机场模型得到主震参数；其中， 所述主震参数用于根据所述主震地震动随机场模型预测未知主震地震记录，得到主震地震动时程；或，获取实测地震记录，得到主震地震动时程； 根据所述主震地震动时程基于二维卷积条件对抗生成网络模型构建余震地震动生成模型以实现地震动场的预测； 基于所述历史地震记录得到主震地震动时程并选取训练集与测试集； 将所述训练集作为输入数据根据二维卷积条件对抗生成网络模型进行数据训练，构建余震地震动生成模型； 将所述测试集作为输入数据根据所述余震地震动生成模型预测模型在未见过的新数据上的预测准确性； 根据所述余震地震动生成模型的预测值与实际值进行对比，检验所述余震地震动生成模型的预测准确性； 利用实测主震地震动时程或者在无法获取主震时程时根据主震参数得到的主震地震动时程通过希尔伯特变换统一转化成主震地震动二维图像，然后再将主震地震动二维图像输入所述余震地震动生成模型得到余震地震动二维图像，余震地震动二维图像再通过希尔伯特逆变换又转换为余震地震动时程，最后利用余震地震动时程得到合成序列型地震动。

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