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提出预测地震序列类型的遗传程序设计方法，并选取一组实例作为研究对象，验证了该方法的可靠性．结果表明，遗传程序设计方法性能良好，可望成为地震序列类型预测的有效工具． 相似文献
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地震序列类型早期判断的可能性 总被引：2，自引：0，他引：2
详细讨论利用地震现场提供的１天、３天和７天观测资料，预测地震序列类型和最大强余震震级的可能性和现实性。４７个Ｍ≥６．０地震的地震序列实例检验表明，利用７天内的观测资料，准确率可达到８５．１％。因此，使用ｂ值横截距法有可能在早期预测最大强余震的震级并判断地震序列的类型。 相似文献
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中国大陆及邻区地震序列类型的分区特征和震源环境讨论 总被引：4，自引：0，他引：4
在对中国大陆及邻区的１７次ＭＳ≥８、５３次６≤ＭＳ≤７．９和４４次５≤ＭＳ〈６地震的序列类型分类的基础上，利用作者提出的考虑地震序列类型本身存在比例差异的地震序列类型概率百分比方法，划定了１５个地震序列类型活动区，并讨论了不同地震序列类型地震的震源环境。 相似文献
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2014年云南鲁甸6.5级地震序列跟踪分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
从云南鲁甸6.5级地震序列活动特征、序列参数、历史地震活动类比、余震精定位、较大地震震源机制、发震构造分析等方面分析了鲁甸地震序列的序列类型及后续强余震预测问题.分析认为,鲁甸地震序列余震活动表现出明显的阶段性.鲁甸地震序列M≥4.0地震时间间隔遵从线性关系、精定位结果显示余震呈共轭分布、地震震源机制结果显示震源机制一致性程度较低、历史地震序列类比表明鲁甸地震序列与1974年大关7.1级地震序列活动特征类似,这些均表明鲁甸地震序列类型为主—余型. 相似文献
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黄蓉良 《地震地磁观测与研究》1995,16(1):6-14
主震型与群震型地震序列的功率谱有着不同的衰减速率β，主震型序列的β值比群震型的低，并且在随时间的演化过程中，比群震型的衰减快，这表明了不同类型序列的动力学差异，根据β值可以在地震发生后的早期即１、３、７、３０天内对地震序列类型及强余震的发生作出预测。 相似文献
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为了实现钢筋混凝土(Reinforced Concrete, RC)框架结构地震响应的快速预测，提出了一种基于人工神经网络的RC框架结构地震响应预测方法，设计低层、多层和小高层共3个典型RC框架结构作为研究对象，以四川雅安地区为目标场地，基于条件均值谱选取地震动记录作为输入并进行弹塑性时程分析，所得样本数据用于训练人工神经网络。以地震动强度信息和结构信息为输入预测结构响应，同时对模型进行参数敏感性分析。结果表明：建立的人工神经网络模型具有较好的泛化性能，平均谱加速度具有最高的平均影响值，提出的方法为快速预测RC框架结构地震响应提供了方法借鉴。 相似文献
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李强 《地震学报(英文版)》2000,13(4):434-439
IntroductionThere are some problems we often meet when we work for earthquake forecasting with theobservational data of earthquake precursor observation. Such items as the deformation of earth'scrust, underground fluid, geoelectricity and so on. These problems include that the ceasing workof the observational apparatus because of malfunction or accident in case of emergent ewthquakesituation will lose some imperative information and make it more difficult to evaluate futUreearthquake situation… 相似文献
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人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型,具有很强的非线性映射功能．把它引用到地震前兆观测数据的分析处理中,可为前兆观测更好地服务于地震分析预报开辟出一条新路,也是对人工神经网络方法应用的推广．本文分析了时间序列的可预测性,给出了用人工神经网络预测地震前兆混沌时间序列的方法,并以江宁台和徐州台SQ 型地倾斜仪观测及溧阳台体应变观测的时间序列为例,对其作了预测和处理．结果表明:用该方法处理达到的精度能满足实际工作的需要,因而该方法在今后的实际地震分析预报工作中具有重要应用价值． 相似文献
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Ｔｈｅｍｅｄｉｕｍ┐ａｎｄｓｈｏｒｔ┐ｔｅｒｍｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｓｔｒｏｎｇｅａｒｔｈｑｕａｋｅｓｂａｓｅｄｏｎｎｅｕ┐ｒａｌｎｅｔｗｏｒｋＺＨＩ－ＱＩＡＮＧＨＡＮ（韩志强）ＢＩ－ＱＵＡＮＷＡＮＧ（王碧泉）Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆ... 相似文献
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人工神经网络及其在地震预报中的应用 总被引：7，自引：3，他引：7
文概述了人工神经网络的原理和算法，利用１９８５－１９９２年全国年度趋势会商报告的资料来训练的检验神经网络。结果表明，网络经训练后具有较高的识别能力，在地震预报中有深入研究和进一步应用的价值。最后讨论了神经网络中几个重要参数的取值问题。 相似文献
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A new neural‐network‐based methodology for generating artificial earthquake spectrum compatible accelerograms from response spectra was proposed in 1997, in which, the learning capabilities of neural networks were used to develop the knowledge of the inverse mapping from the response spectra to earthquake accelerograms. Recently, this methodology has been further extended and enhanced. This paper presents a new stochastic neural network that is capable of generating multiple earthquake accelerograms from a single‐response spectrum. A new stochastic feature to the neural network has been combined with a new scheme for data compression using the replicator neural networks developed in the original method. A benefit of this extended methodology is gaining efficiency in compressing the earthquake accelerograms and extracting their characteristics. The proposed method produces a stochastic ensemble of earthquake accelerograms from any response spectra or design spectra. An example is presented that used 100 recorded accelerograms to train the neural network and several design spectra and response spectra to test this improved methodology. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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地震反应谱是城市地震小区划的关键，也是房屋抗震设计和减灾的基础。反应谱最大值，即地震影响系数最大值是地震反应谱的最重要参数之一，由于地震影响系数最大值受到场地条件、基岩条件和特殊地质现象等诸多因素的共同影响，相互关系复杂且不能用经验公式简单表示，故地震影响系数最大值的精确计算是困扰科技工作者多年的难题。地震影响系数最大值分布的精细预测，关键在于如何选择基岩指标，以及如何确定基岩条件、场地条件和特殊地质现象等指标的分布与地震影响系数最大值分布之问的关系。根据唐山市具体情况，应用人工神经网络方法建立预测模型，探讨较为准确的地震影响系数最大值分布计算方法，为确定唐山市地震反应谱小区划奠定了基础。 相似文献