摘要
建筑结构动力响应预测是结构设计、安全评估和灾害预警的重要环节。
传统的预测方法通常依赖于简化的物理模型或复杂的数值计算，存在精度有限、计算效率低等问题。
近年来，组合神经网络作为一种新兴的深度学习方法，在处理复杂非线性问题方面展现出巨大潜力，为建筑结构动力响应预测提供了新的思路。
本文首先介绍了组合神经网络的基本概念、发展历程和研究现状，然后重点阐述了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等常用组合神经网络模型的基本原理、优缺点以及在建筑结构动力响应预测中的应用。
接着，本文综述了组合神经网络在建筑结构动力响应预测中的研究现状，包括数据预处理方法、模型构建方法、训练算法和评估指标等方面，并对现有研究成果进行了比较分析。
最后，本文探讨了组合神经网络在建筑结构动力响应预测中面临的挑战和未来发展趋势，并展望了其应用前景。
关键词：建筑结构；动力响应预测；组合神经网络；深度学习；数据驱动
建筑结构在各种荷载作用下会产生动力响应，准确预测结构动力响应对于结构设计、安全评估和灾害预警具有重要意义。
传统的结构动力响应预测方法主要依赖于物理模型或数值计算，如有限元法、边界元法等[1]。
然而，这些方法通常需要建立复杂的数学模型，且计算量大、效率低，难以满足实际工程应用需求。
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