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1.
选用P波震相附近的地震波作为研究对象,对近震和远震特征信息进行探讨。选取初至P波主周期作为神经网络输入元,P波到达后2～6s作为地震波时间窗,选择正确的网络结构和参数,搜集大量的地震样本数据进行训练,实现对近震和远震地震事件的非线性系统识别。结果表明:在样本训练区间检验数据的预测结果置信度达到100%;在非样本区间也能迅速收敛到标识符0或1附近。近震样本信号最大周期为0.25s,而置信度达到80%以上的预测区间几乎接近0.35s;远震样本信号最小周期为0.9s,而置信度达到80%以上的预测区间达到0.5s,表明模型建立得当,具有良好的泛化能力。 相似文献
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本文视地震系统为模糊灰色系统,由此建立关于发震时间的模糊灰色预测模型,该模型认为已知地震样本集及待预测集的震级分布属模糊正态分布,应用模糊聚类思路于样本集元素的选取,引入最佳震级从属函数μ~*的选择过程。针对可能产生的趋势性偏差,根据实际资料对模型进行了修正。并以华北平原地震带、燕山渤海地震带及山西地震带为例,对模糊灰色GM(1,1)预测模型的实际应用及有关问题进行了初步讨论。 相似文献
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环形带地震活动能量场分析方法 总被引：1，自引：0，他引：1
将地震活动能量作为随机场,采用自然正交函数(或称经验正交函数)展开方法进行分析,计算单元取为环形,选择7级、6级地震作为样本,计算了这些7级、6级地震前环形带地震活动典型场的时间因子曲线。结果表明,选取的7级、6级地震震例震前环形带地震活动典型场的时间因子曲线明显出现了偏离正常变化的异常,异常出现时间大多在震前3年至临震时。环形带地震活动场分析方法还能够分析发生异常的空间分布情况。最后就环形带地震活动场分析方法的应用效果、参数选取以及应用于实际地震预测工作的有关问题进行了讨论。 相似文献
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灰色控制系统GM（1,1）动态模型预测发震时刻的一种方法 总被引：1，自引：0，他引：1
应用GM(1,1)模型,选取全国1966至1986年每月Ms≥6.0级以及1970至1986年每月5.5≤Ms<6.6地震集合的时间序列,作为建立预报发震时刻模型的样本,分别给出了四个震级区间即Ms≥7.0,6.5≤Ms<7.0,6.0≤Ms<6.5,5.5≤Ms<6.0相应的预测发震时刻的微分方程的解算结果——时刻函数形式的时间(离散)响应动态模型 (K+1),且对衡量模型精度的关联度R进行了计算。用此模型对所取样本进行了预测检验,取得了较满意的结果。 相似文献
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地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象(地表温度异常升高)普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震预测的思路,并进行了试验。基于8d合成的1km分辨率的MODIS数据,利用RST算法提取震前热异常信息,在分析震前热异常信息时空变化的基础上,确定出BP神经网络的结构,利用该网络对中国及周边100个5级以上震例,以及70个随机无震样本进行训练和仿真。试验结果表明,通过RST算法提取的震前热异常指数值,用于BP神经网络地震预测是可行的,其预测的试验结果刻画出了地震要素与热异常值间的非线性相关性。未来预测区域范围的选取以及神经网络中隐层神经元的数量将对地震预测效果产生较大的影响。 相似文献
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为提升现地仪器地震烈度预测的准确性与连续性,研究面向地震预警的PGV连续预测模型.以中国仪器地震烈度标准的计算参数:0.1~10 Hz带通滤波三分向矢量合成速度峰值PGV为预测目标,利用日本K-net与KiK-net台网P波触发后1~10 s强震数据,基于人工智能中的机器学习方法-最小二乘支持向量机,选取7种特征参数作为输入构建最小二乘支持向量机PGV预测模型LSSVM-PGV.结果表明,本文建立的LSSVM-PGV模型在训练数据集与测试数据集上的预测误差标准差变化趋于一致,具备泛化性能;P波触发后3 s预测PGV与实测PGV即可整体符合1∶1关系,随着时间窗的增长,PGV预测的误差标准差显著减小、并在P波触发后6 s趋向收敛,具备准确连续预测能力;对比同为P波触发后3 s的常用P d-PGV模型,LSSVM-PGV模型的PGV预测误差标准差明显减小,“小值高估”与“大值低估”现象明显改善,预测准确性得到提升.熊本地震序列的震例分析表明,对于6.5级以下地震,LSSVM-PGV模型最多在P波触发后3 s即可预测出与实测PGV整体符合1∶1关系的PGV;对于7.3级主震,由于其破裂过程的复杂性,P波触发后3 s的预测结果出现一定程度的低估,但随着时间窗增长至6 s时,预测PGV与实测PGV符合1∶1关系、并直到10 s整体趋势保持一致.本文构建的LSSVM-PGV模型可用于现地地震预警仪器地震烈度的预测. 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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通过实地考察并结合前人的研究成果,在地震地质背景研究的基础上,将长江三峡工程坝址至巫山库段划分为5个预测区共12个预测单元,选用8个诱震因素,运用统计预测模型预测了水库诱发地震的可能性及诱发地震震级。结果表明,库水蓄至最高水位,三峡工程坝址至巫山库段中多数预测单元诱发微震和不发生地震的概率值高,无震可能性较大。但九湾溪断层沿线、仙女山断层库段具备诱发3.0～4.5级或4.5～6.0级地震的可能;考虑到龙会观5.1级地震与高桥断裂的关系,预测结果显示高桥断裂沿线具有诱发强烈水库地震(≥6.0级)的可能性,其预测概率值为0.23 相似文献
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对地震伤亡人口的预测需要同时考虑地震破裂特征本身、灾区人口及其生活环境等特征,其是一个典型的复杂预测系统。本文基于深度学习神经网络方法和1976—2020年间78次地震伤亡事件,构建了中国大陆地震伤亡预测模型,综合使用发震年代、发震时刻、发震季节、Ⅵ度及以上区域受灾面积、Ⅵ度及以上区域受灾人口数、震源深度、极震区烈度和震源机制类型等8个参数,对包括2008年汶川8.0级和2010年玉树7.1级地震在内的9次地震事件进行了预测检验。结果显示,该预测模型能够较好地反映出中小地震的伤亡人口特征,除汶川地震和玉树地震外的7次地震伤亡事件预测值与实际值误差均在一个数量级上,对于2008年汶川8.0级和2010年玉树7.1级地震,预测值明显小于实际伤亡人口;其中玉树地震发震断层位于玉树州府结古镇之下,造成了相对较多的人口伤亡数量;汶川地震的伤亡人口数量不仅由地震直接导致,还包括了地震滑坡等次生灾害引起的伤亡数量。 相似文献
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为了快速、高效地从地震数据中识别地震事件和拾取震相,本文利用基于样本增强的卷积神经网络自动震相拾取方法,将西藏林芝地区L0230台站3个月数据作为训练集,该区内另外6个台站连续1个月的波形数据作为测试集,采用高斯噪声、随机噪声拼接、随机挑选噪声、随机截取地震事件等4种样本增强的方法扩增训练集,以提高自动震相拾取技术的准确率。结果显示:样本增强前模型在测试集上的地震事件识别准确率为80%,样本增强后提升至97%,表明样本增强有效地提高了模型的泛化性能和抗干扰能力;在0.5 s误差范围内,震相自动拾取准确率高于81%,在1.0 s误差范围内,准确率高于95%;利用基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法能够检测出人工拾取震相中误标和漏检的震相。 相似文献
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地震前兆综合预测支持向量机模型研究 总被引：4，自引：0，他引：4
该文介绍了支持向量机算法的原理与回归方法。 采用支持向量机中的非线性回归算法与理论公式产生的多维样本, 对其进行了数值仿真实验。 利用该方法和地震前兆异常建立了最佳地震综合预测模型, 对获得的最佳模型进行了内符检验, 得出最佳模型的预测结果与实际震例的地震震级基本一致。 综合分析认为, 支持向量机无论在学习或者预测精度方面不但具有很大的优越性和具有较强的外推泛化能力, 而且基于支持向量机回归算法建立的地震前兆综合预测模型是可行的, 其获得的知识可较为准确地实现对主震震级的综合预测。 相似文献
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对本台数字化地震观测以来记录到的典型地震,运用数字地震信号处理方法,测算每个抽选地震震前一分钟地脉动信号在时间域和频率域的特征数据,通过频谱分析法,获得了震前地脉动噪声频谱的差异性。初步研究了典型地震震前地脉动频谱变化的特征和规律,共归纳了18类震前地脉动噪声类型,按照无震平静分钟值脉动频谱特征类比典型地震震前分钟值频谱的异样变化,发现正常与异常的地脉动噪声特征,最主要的还是受震级强度和地理位置的影响较大。临震前地脉动分钟值频谱特征异常,可用于震前脉动前兆异常变化跟踪,从而利用地脉动频谱的特征参量监测地震孕育过程,为地震中长期及短临预报提供依据。 相似文献
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震前大气电场异常的区域性特征 总被引：4，自引：1，他引：4
在了近场每次较大地震发生前，均能观测到明显的大气电场负异常信息。在观测不到明显的大气电场负异常时，近场近期一般不会有较大地震发生的基础上，本文对北京及其附近地区为例，利用所观测到的在气电场异常资料及１９８５年后该地区所发生的８次Ｍｌ≥４地震资料，较深入地探讨了震前大气电场异常的空间分布特征，取得了一些规律性的认识：（１）异常多发生在距震中不太范围内，且随着震级的增大异常区的范围也增大。（２）较大地 相似文献
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通过地震活动特征分析、 研究地震活动基本规律, 对于了解大地震的孕育过程及地震前兆有重要意义。 采用“RTL(Region-Time-Length)”算法和“区域网格点密集值”算法对河北地区中强震前的地震活动特征进行分析研究。 利用RTL算法对河北地区1970年以来的MS5.0以上地震在时间和空间上进行回顾性检验, 以震例6年前地震目录为计算数据。 时间扫描结果显示, 4次地震震前地震活动平静, 1次地震震前地震活动增强。 空间扫描结果给出了震例震前三年以1年尺度滑动的扫描图像, 与时间结果对应相吻合。 区域网格点密集值算法所选资料与RTL算法相同, 对研究震例中的三次较大地震(ML≥6.0)进行震前三年尺度滑动的空间扫描。 结果显示, 随着时间滑动, 截至发震前, 震中附近区域网格密集值逐渐减小, 趋于平静。 通过综合应用两种方法, 发现地震活动平静的低值点和地震活动增强的高值点对地震的发生有一定的指示意义。 相似文献
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A fast automatic identification method for seismic belts based on distance correlation and its earthquake case* 
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下载免费PDF全文 Earthquake prediction practice and a large number of earthquake cases show that anomalous images of small earthquake belts may appear near the epicenter before strong earthquakes. Through the research of earthquake cases, researchers have a relatively consistent method to determine the clarity of an identified seismic belt, but there is still a lack of method on seismic belt identification from the distribution of scattered points. Due to the complexity of exhaustive algorithm, the rapid automatic identification technique of seismic belts has been progressing slowly. Visual recognition is still the basic method of seismic belt identification. Based on the algorithm of distance correlation, this paper presents a fast automatic identification method of seismic belts. The effectiveness of this method was proved by 100 random earthquakes and an example of seismic belts of magnitude 4.0 before the 2005 Jiujiang M5.7 earthquake. The results show that: ① the automatic identification of seismic belts should first identify the “relational earthquake”, then identify the “suspected seismic belt”, and finally use the criterion of seismic belt clarity to determine; ② random earthquakes and real earthquakes identification results show that the distance correlation method can realize the fast automatic identification of seismic belts by computer. 相似文献
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收集2015年1月—2020年8月地震自动速报综合触发系统的全部产出结果,选取国内天然地震事件结果共计1863条,与正式速报目录结果进行对比研究。研究结果显示,自动速报系统所产出的地震参数较正式速报目录发震时刻平均偏差约2s,震中位置平均偏差约8km,震源深度平均偏差约9km,震级绝对平均偏差约0.25,偏差均值为自动速报结果较正式速报结果偏大约0.1。到达产出震级标准的漏报地震事件176个,其主要原因为区域台站稀疏、台站分布不均匀、大震或前震尾波干扰等,未发生误报事件。发震时刻、震中位置和震源深度偏差较大事件的分布与漏报事件类似,多发生于台站密度较低、台站分布不均匀和速度模型与实际差异较大的地区。震级偏差主要与地震事件震级大小和震中所在位置有关,对于3.0≤M<5.0的地震事件,产出震级最为稳定,而对于M≥6.0的地震,震级结果可靠性较低;此外,震级偏差的大小与区域分布并无明显关系,但偏差方向具有区域特征。通过对自动速报系统运行情况的统计分析,提出了关于自动速报系统改进与完善的建议,有助于提高自动速报系统的应用效果。 相似文献
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地震发生后,针对能够快速预测震中附近的烈度分布情况的问题,首先对632次地震触发的台站进行筛选,对2 231个台站触发后20 s内有效的7个地震动参数以及震级和震源距的信息进行提取,并利用人工神经网络对所选数据样本进行训练,建立三种有效的预测模型。研究结果显示模型一所选的输入参数为7个,不利用震源参数,在预测中有着较好的时效性,从第1 s到20 s,预测的平均烈度差值逐渐减小到0.45;模型二所选的输入参数为8个,利用了震源距信息,可以用于烈度级别的预测,预测的平均烈度差值逐渐减小到0.36;模型三所选的输入参数为9个,预测结果较好,可用于震后烈度场的实时预测,平均烈度差值逐渐减小到0.31。利用提出的3种模型对两次地震事件进行烈度预测,预测烈度差值取整后分别有95%和76%以上在1以内,有着较好的结果,可以用于地震预警当中。 相似文献
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天山地区为典型地震活跃区, 为定量分析该构造活跃区强震对周边构造变形和地震活动的影响, 本文基于地震位错理论和岩石圈分层模型计算了天山北部近期发生的2012年伊犁和2017年精河两次M6.6地震对周围地壳形变和应力的影响。 计算结果显示伊犁地震和精河M6.6地震引起震中附近地表同震位移达数厘米, 地表同震应变量级约为10-7; 对比天山北部地区年平均构造形变特征, M6.6强震释放了震中附近近十年的构造主压应变积累; 地震引起震中附近(80 km内)同震库仑应力变化大于1 kPa, 而距震中较远区域活动断层上库仑应力变化微弱。 结合天山北部现今地壳变形特征及区域地震分布, 初步推测两次M6.6地震的发生对震后余震有显著的触发作用, 而对区域后续微震活动的影响微弱。 相似文献
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For earthquake and tsunami early warning and emergency response,the earthquake epicenter and magnitude should be determined rapidly and correctly.Using high-rate GPS observations,we can readily obtain precise and high resolution displacement time series and the seismic waveforms during the earthquake.In this paper,a new algorithm is proposed for estimating the earthquake epicenter and magnitude with the seismic waveforms derived from high-rate GPS data during the earthquake.A case study of the 2008 Wenchuan earthquake is conducted from 1 Hz GPS data and the epicenter and magnitude are determined.Compared with the results issued by the China Seismological Bureau,the estimation error of the epicenter and the magnitude is about 12 km and 0.1 magnitude unit,respectively.It has shown that high-rate GPS could be a new tool feasible for estimating the earthquake epicenter and magnitude,independent of or combined with seismometers. 相似文献