5-1 結論
本研究建立一 3D 鋼筋混凝土房屋結構容量震譜之類神經網路模式，並對該模式進 行準確度探討研究。由本研究結果證實，準確度高的容量震譜，對基因演算法最佳化結 構設計確實有大大降低側推分析計算上所耗時間的幫助。以下為本論文研究所得之結 論：
1.本研究將經由側推分析得到的 719 棟房屋結構之容量震譜，分成 638 棟訓練案例 與 81 棟測試案例進入類神經網路學習測試，由案例驗證結果顯示模擬 3D 鋼筋混凝土結 構物確實可行。
2. 本研究建立之 3D 鋼筋混凝土房屋結構容量震譜之類神經網路模式適用範圍為 5 層樓~10 層樓間，使用者只要在此類神經網路模式範圍內皆可直接使用此模式得到該結 構之容量曲線，不需再另外費時建模透過複雜結構分析才能進行後續基因演算法最佳化 設計。
3.在訓練案例中加入變異後，確實會影響基因演算法最佳化結構設計產生的性能點 結果，且加入變異的容量震譜若是較原本實際容量震譜提高，則最後結果出來相對的設 計出的房子耐震能力（性能點）也偏高，造成不保守情況。
5-2 建議
1.本研究所建立的 3D 鋼筋混凝土房屋結構僅為單跨且對稱的簡單模型，然而實際 房屋結構有多跨、偏心扭轉不對稱等等的情況，這些值得後人進行深入研究探討。
2.在基因演算法最佳化設計產生的地震設計反應譜，是採用美國法規 ATC-40 中，
設定為ＣＡ＝0.33、ＣＶ＝0.35 下的地震設計反應譜，在台灣僅台北盆地適用，故建議建 立能針對現場工址選擇適用的地震反應譜進行容量震譜法分析。
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