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为有效解决地震伤亡人数预测所需影响因子多、 运算量大、 模型训练烦琐等问题, 构建了主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型, 采用PCA对地震伤亡人数影响因子进行降维以去除贡献率较低的主成分, 将贡献率较大的主成分作为支持向量机的输入变量, 以地震伤亡人数作为输出变量, 利用GA对SVM模型性能参数进行优化, 建立基于PCA-GA-SVM的地震伤亡人数预测模型, 并对测试样本进行预测, 结果表明: 与SVM模型、 GA-SVM模型和PCA-GA-BP模型相比, PCA-GA-SVM模型的预测准确率和运行效率分别提高 4.73%、 1.14%、 9.99% 和47.05%、 36.76%、 44.55%。结果显示, PCA-GA-SVM模型预测精度高, 泛化能力强, 能够科学合理地对地震伤亡人数作出预测。 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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短期地震概率（STEP）预测模型将大森-宇津余震衰减关系和古登堡～里克特频度-震级关系应用到地震丛集。这个模型主要用来预测余震活动,而依赖于时间不变的背景模型预测大多数主震。另一方面,长期地震预测模型EEPAS（根据尺度每个地震都有前兆）利用前兆尺度增加现象及相关的预测标度关系,取决于震级的大小可提前数月、数年或数十年预测主震。这两种模型均显现出比地震活动性不随时间变化的模型可提供更多的信息。通过将这两种模型混合在一起,我们期望形成包含更多信息的短期预测模型。本优化混合模型利用了加利福尼亚州1984～2004年间改进的国家地震系统目录,是一种预测M≥5．0级地震的凸线性组合,其中EEPAS预测量为0．42,STEP预测量为0．58。这种混合模型与每一种单独模型相比,平均概率增益大于2。数种不同的混合模型将提交到南加州地震中心的地震预测能力研究合作实验室（CSEP）检测中心,用以确定该结果是否由这些模型对未来地震的实时检测产生出。 相似文献
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《地震研究》2021,44(4)
在可操作的地震预测研究过程中,构建效能可评价、符合区域地震活动特点的预测模型是至关重要的。以地震活动频发、地质结构复杂的华北地区为研究对象,选择相对强度模型、力矩比模型和简单平滑模型等3种地震概率预测模型,利用1970—2019年华北地区3.0级以上地震数据,以10 a为异常学习时段,以1 a为步长,分别开展1 a、3 a和5 a尺度下5.0级以上地震的回溯性滑动预测研究。通过Molchan图表法和T-test检验方法,对预测模型进行效能评估,优化了模型参数,确定了3种预测模型的最佳计算参数,构建了适合华北地区地震活动特点的不同时间尺度混合概率预测模型,并使用近10 a的地震分析了华北地区当前的地震活动特征。 相似文献
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《世界地震工程》2017,(3)
地震是我国最常见的自然灾害之一,强烈的地震往往会引起震区内大量建筑物倒塌或损害。桥梁是是社会生命线工程的重要构成部分,也是地震中最容易破坏的部件。如需对震区桥梁震害损失、交通可靠性、桥梁加固优化以及救援应急决策等方面研究,需要进行桥梁震前的震害评估。传统的震前震区桥梁震害预测的方法或多或少存在主观性的因素,且存在评估结果稳定性不高的情况。借助投影寻踪模型数理统计聚类方法,构建了基于投影寻踪方法的生命线桥梁震害预测模型,结合粒子群计算机算法优化投影方向参数,将桥梁震害预测的多维评价指标投影计算成一维数值,并根据投影值的大小以及置信区间对桥梁的震害进行预测,通过两组数据实验验证模型,结果基本达到了预期,泛化能力较好。 相似文献
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三层BP神经网络地震灾害人员伤亡预测模型 总被引：13，自引：0，他引：13
选择地震发生时刻、震级、震中烈度、建筑物倒塌和严重破坏率、抗震设防水准、人口密度、地震预报等7个评价指标,以20次严重地震灾害为示例（其中,17个作训练样本,3个作验证样本）,建立了三层BP神经网络地震灾害人员伤亡预测模型。基于MATLAB6,5BP神经网络训练,得出的预测结果与各个示例的实际数值比较吻合。验证样本的训练结果表明,该模型适用于地震灾害人员伤亡评估。通过对评价指标的权重计算,确认人口密度、建筑物倒塌与严重破坏率、震中烈度是影响地震灾害人员伤亡的主要因素,地震预报、抗震设防水准、地震发生时刻和震级次之。作为人为可控预测指标,减少人口密度特别是城市人口密度,提高建（构）筑物抗震能力及预测预报水平,对于减少地震灾害人员伤亡起更重要的作用。 相似文献
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地震预测模型优化方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在分析现有基于观测指标“异常-正常”的“二态”地震前兆模式不足的基础上, 提出了异常可表现为多种状态的“多态”前兆模式, 给出“多态”前兆模式下预测效能判定指标, 进一步提出了基于预测效能最优的单项预测模型参数的选择方法。 在广义(时间、 空间、 时-空联合的预测指标)“多态”前兆模式下, 将所建立的模型应用于我国华北和南北带地区, 分别确定了两地区活断层预测地震(MS≥6)空间分布的最优模型(分别为断层周围20 km、 30 km)及其预测效能(分别为0.42、 0.34)。 相似文献
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本文利用灰色系统理论GM(1,1)模型研究了地震活跃幕的预测,建立了中国大陆及邻区地震活跃幕的灰色预测模型,通过实例计算证明该模型精密度较高,可以用来预测中国大陆及邻区下一地震活跃幕的大致开始时间以及持续时间。 相似文献
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在水库地震预测中首次引进了地震概率增益综合预测模型,叙述了该方法的基本原理;探讨了影响水库地震最大震级发生的因素;结合中国水库及其水库地震震例资料,对水库地震综合影响因素E值、库容、库水深度因素或指标预测水库地震最大震级的效能R值和经验概率增益K值进行了统计和评价,表明概率增益综合预测能够对各种预测方法预测水库地震的效果进行定量分析。在此基础上,选择国内外若干水库进行了水库地震最大震级回溯性检验,表明该方法作为一种新的水库地震最大震级预测方法是可行的 相似文献
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基于统计学习理论与地理信息系统(GIS)技术的地震滑坡灾害空间预测是一个重要的研究方向,其可以对相似地震条件下地震滑坡的发生区域进行预测.2010年4月14日07时49分(北京时间),青海省玉树县发生了Mw6.9级大地震,作者基于高分辨率遥感影像解译与现场调查验证的方法,圈定了2036处本次地震诱发滑坡,这些滑坡大概分布在一个面积为1455.3 km2的矩形区域内.本文以该矩形区域为研究区,以GIS与支持向量机(SVM)模型为基础,开展基于不同核函数的地震滑坡空间预测模型研究.应用GIS技术建立玉树地震滑坡灾害及相关滑坡影响因子空间数据库,选择高程、坡度、坡向、斜坡曲率、坡位、水系、地层岩性、断裂、公路、归一化植被指数(NDVI)、同震地表破裂、地震动峰值加速度(PGA)共12个因子作为地震滑坡预测因子.以SVM模型为基础,基于线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、S形核函数等4类核函数开展地震滑坡空间预测研究,分别建立了玉树地震滑坡危险性指数图、危险性分级图、预测结果图.4类核函数对应的模型正确率分别为79.87%,83.45%,84.16%,64.62%.基于不同的训练样本开展模型训练与讨论工作,表明径向基核函数是最适用于该地区的地震滑坡空间预测模型.本文为地震滑坡空间预测模型中核函数的科学选择提供了依据,也为地震区的滑坡防灾减灾工作提供了参考. 相似文献
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包含速度大脉冲的地震动与普通地震动有显著的不同,此类地震动对建筑结构有着特殊的破坏作用。有效预测速度大脉冲是否发生和分析影响速度大脉冲发生的因素,对于概率地震危险性分析和减轻地震灾害有重要的作用。首先从美国NGA数据库中选取315条强震动记录,经过预处理后得到研究所需的289条记录,基于处理后的强震动记录并结合相对频度分析方法研究不同因素对速度大脉冲的影响。然后,利用L1正则化逻辑回归方法建立速度大脉冲预测模型,模型最优评价指标的接受者操作特征曲线下方面积为0.76;并对模型进行影响因素敏感性分析,发现其对于破裂区的距离最为敏感。最后,选取符合模型数据分布规律的35条汶川地震实测数据对建立的预测模型进行验证,其中30条地震记录预测正确,相较于已有模型,预测的准确率有一定提高。结果表明,文章建立的速度大脉冲预测模型有较好的准确性和可靠性。 相似文献