一种基于深度学习代理模型的区域地震风险评估方法

本发明提供一种基于深度学习代理模型的区域地震风险评估方法，包括步骤：准备A份训练地震数据和B份验证地震数据，A份训练地震数据均输入深度学习框架的图像生成器进行迭代生成对应的预测地震动强度分布图及区域地震风险分布图；之后与真实值对比，为评估二者的差异，构建特征损失函数和对抗损失函数；基于特征损失函数和对抗损失函数持续调整生成器参数，直到所构建的损失函数值趋于平稳，所构建的模型训练完成；验证数据输入所构建的模型验证模型的性能，向训练后模型输入待测地震数据后输出待测地震风险分布图并判定损害等级，本发明方法降低了计算二阶段分析产生的误差，提升了区域地震评估效率和准确性。