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通过对最近发生在苏联亚美尼亚列宁纳坎市附近地震的调查研究,科学家们已开始提供有助于了解该地区(世界上地震最活跃和人口最稠密的地区之一)未来震灾的资料。一位地震工程师断定,该地区的地震史是地震死亡人数多的一个因素,从这次地震中营救出25000人,但死亡的人数可能更多。美国国家地震情报中心的杜威(James De-wey)说,从主震产生的地震波形来看“这是一次多重震源地震”。根据美国科学院和苏联科学院之间的直接协定成立的美国小组是由弗吉尼亚州雷斯顿美国地质调查局的地震学家菲尔森(John Filson) 相似文献
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在地震统计预测研究的基础上,本文提出一种以减少地震死亡人数为目标的统计决策方法,力图把经验性的地震决策引向定量化的地震决策,减少在实际工作中的决策失误。文中用已发生过的地震的资料进行检验,说明该方法的可用性。 相似文献
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针对影响地震伤亡人数的评价指标数量较多且各指标之间存在着复杂的非线性关系,运用机器学习理论,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine)的地震伤亡人数预测模型;首先利用主成分分析法(Principle Component Analysis)对7个地震死亡人数影响指标进行数据降维,然后对提取出的主成分进行归一化处理,将归一化的主成分数据作为预测模型的输入向量,将地震伤亡人数作为预测模型的输出向量;以27个地震伤亡实例作为学习样本进行训练,运用网格搜索法(Grid Search Method)寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于PCA-GSM-SVM的地震死亡人数预测模型,并对5组样本进行死亡人数预测。结果表明:PCA-GSM-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为5.12%、15.7%和9.16%,其平均误差相比于GSM-SVM模型和SVM模型分别降低6.51%和7.11%,因此PCA-GSM-SVM模型预测精度较高,可在工程实际中推广。 相似文献
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《地震工程与工程振动》2015,(6)
通过对地震伤亡资料的综合考察研究,本文构建了影响地震伤亡人数的指标集,利用粗糙集理论约简此指标结构,建立最小二乘支持向量回归机预测模型预测伤亡人数,并用粒子群优化算法对模型参数进行优化。最后,将模型运用于云南地震伤亡人数预测,结果和RS-BP神经网络预测模型对比分析,验证了该模型预测的有效性。又将模型应用于芦山和玉树地震死亡人数的预测,验证了模型的适用性。实验结果表明该模型能在地震发生后,给决策者提供人员救护、安置以及应急物资供应、统筹调度的有效依据。 相似文献
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正我国地震活动具有分布广、频度高、强度大、震源浅、灾害重的特点,是地震灾害最为严重的国家之一,新中国成立以来中国大陆因地震死亡人数占自然灾害总死亡人数的54%。加强地震预测研究,对于减轻地震灾害风险具有重要意义。地震预测仍然是尚未解决的世界性难题,自20世纪60年代各国地震学家相继开展了各种手段的地震前兆研究,但地面定点观测手段无法获取大面积的动态、连续地震前兆场信息,而卫星遥感有观测范围广、不受地面自然条件限制等优点,在获取地震异常信息方面具有重 相似文献
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本文根据我国的地震形势、观测研究现状并考考了国外地震预测实验场的经验,提出了5条制定地震重点监视区的指标,对如何总结历史地震的前兆经验,优化观测项目和观测仪器、建立前兆及综合预报判据,开展震灾预测及制订地震告警判据等方面进行了讨论并提出建议。 相似文献
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根据历史地震资料,分析了渤海中部与胶辽海峡的地震周期模式。结果表明,时间可预测模式比滑动可预测模式更接近胶辽海峡历史地震的时间序列特征。按时间可预测模型外推,胶辽海峡下次强震可能发生在２１世纪初期,渤中地区历史地震序列特征复杂,一些关键地硅的震级修订造成预测模型改变,使渤中地区地震发生时间的不确定性增大,不利于渤海盆地地震的长期预测。影响长期预测准确性的主要因素是历史地震震级的可靠性、准确性、直接 相似文献
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中等地震对华南中强地震的指示意义 总被引：2，自引：1，他引：1
研究了华南地区14次中强地震前中等地震活动特征,据此提出了本区中强震短期预测判据：中期(或中短期)中等地震累积频度呈指数(加速)增长,短期至发震中等地震持续平静(通常小于3个月)。 相似文献
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北黄海４．８级地震中短期预报是辽宁省继海域地震、营口地震、彰武地震后又一次较好的预测报震例。此次震前有一定的前兆显示，在总结和分析对比中等地震预报主要依据的基础上，讨论了辽宁省中强地震预报的判据。 相似文献
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为准确预测地震死亡人数,提出了基于主成分分析法(PCA)和粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)模型。首先利用主成分分析法对地震死亡人数7个影响因子中的6个进行数据降维,同时对第7个发震时刻因子单独进行区间分类,然后对提取出的主成分进行归一化处理,将归一化的主成分数据作为支持向量机的输入向量,通过粒子群算法寻优获得最优支持向量机模型参数,最终建立基于PCA-PSO-SVM的地震死亡人数预测模型,并对5组样本进行死亡人数预测,同时对比分析包含和不包含发震时刻因子的2种情况下的模型预测效果。结果表明:在不考虑发震时刻因子的情况下,使用PCA-PSO-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为0.85%、20%、10%,其平均误差相比PSO-SVM、SVM模型分别降低2.08%、2.28%;输入向量加入发震时刻因子分类数据后,PCA-PSO-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为0.25%、20%、7.18%,其平均误差相比PSO-SVM、SVM模型分别降低3.34%、3.50%。因此,加入发震时刻因子后3种模型的平均误差明显降低,同时由于PCA-PSO-SVM模型进行主成分降维处理,能够明显提高运行效率和预测精度,故降低了模型复杂度。 相似文献
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基于中国1990—2011年68次地震历史资料的5个评价指标数据和地震死亡人数,采用五重交叉验证法,建立基于SMART算法的投影寻踪回归（S-PPR）模型,模型预测误差小于等于0人、1人、2人、10人的样本占比分别为41.2%、61.8%、75%和92.6%,8个测试样本预测误差少于2人的占比62.5%,表明模型具有较高的预测精度。在5个评价指标中,地震震级对地震死亡人数的影响最显著,其次是人口密度,然后是地震发生时间、震中烈度,ΔL的影响较小。针对本例数据,不采用交叉验证法,在满足建立BPNN模型最基本要求的情况下,在多次训练的基础上可以“挑选”出“误差很小”、“精度很高”的模型,但这种挑选出来的模型是没有泛化能力和实用价值的。与采用交叉验证法建立的MLR、BPNN模型相比,S-PPR模型具有更高的数据拟合能力、泛化能力和稳健性,拓展了地震死亡人数评估的新方法和技术。 相似文献
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关于本世纪前80年地震死亡人数统计规律的研究报告,指出:死亡数较多的地震主要出现在12月,其次是5月和9月;它们一般发生在北纬35至40度间;从死亡人数和震级的关系中找到一条限制线,可用以粗估未来在陆地上发生地震的死亡人数上限,太阳黑子呈趋势性下降时发生大地震较多,随之死亡人数明显增多;此文附有死亡千人以上的地震统计表,并据此制成震级和死亡人数的关系图。 相似文献
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本文针对2021年5月21日云南漾濞6.4级地震,选取不同的地震烈度衰减关系模型,对各模型地震影响场评估结果与发布的地震烈度图进行对比分析,并对地震影响范围不确定性进行研究。选取多种死亡人数评估模型,分别计算各模型在不同地震影响场下的死亡人数、人口分布数量,探讨各地震影响场模型下的人口分布特征及影响人员死亡的主要因素。通过对比分析可知,导致此次地震灾害损失评估结果与真实地震现场结果不同的主要原因是地震影响场分布、人口分布、房屋建筑抗震能力偏差、地形地貌、次生灾害等多种因素不同。研究结果表明,有效提高地震灾害损失快速评估精确性的途径为提高地震影响场评估精度,提高人口分布、房屋建筑等数据空间分布评估精度,后期专家检验等。 相似文献
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1933年8月25日,四川省茂县叠溪发生7级地震,古城叠溪全城被毁,震后45天地震堰塞湖溃决,又造成严重的次生水灾,地震和水灾均引起惨重伤亡。根据对历史资料的考证和分析,初步认为:茂县境内直接死于地震的常住居民为6 865人,该地震造成的死亡总人数约7 000人;地震次生水灾的死亡人数尚难以准确统计,"2 500余人"和"4 000人左右"的说法相对来说比较可信。 相似文献