全球结构地震损害预测 使用深度学习技术来检测地震后带有铰链/接头的结构中的损坏。 用于训练数据的网络包括：“一维卷积神经网络”，“ LSTM网络”，“使用频谱图的二维卷积神经网络”。 使用连接到铰链/接头的加速度计记录X和Y轴的数据，并使用SAP2000生成地震情况。 可以在以下位置找到用于训练的数据：（请参考数据集的.zip文件。文件夹中的笔记本未更新） 检查数据后，文件“ Data and Discrepancies.txt”描述了数据中每种情况下发现的差异。 请参阅文件“地震损坏检测2数据预处理.ipynb”以处理数据。 请参阅文件“地震破坏预测2-准备I＆O.ipynb”，以准备要馈入网络的数据并生成两个X＆Y轴的频谱图。 有关训练1D CNN和LSTM的信息，请参阅文件“ Earthquake Network Training 3.ipynb”。 随附的笔记本可能还包

“Practical Convolutional Neural Networks: Implement advanced deep learning models using Python” Md. Rezaul Karim,Mohit Sewak,Pradeep Pujari 2018年2月 epub文件，内含示例源码

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