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天然地震与人工爆破信号具有许多相似的特性,为实现地震类型的准确辨识,提出一种基于粒子群优化广义回归神经网络和HHT样本熵的地震类型辨识新方法.该方法先通过经验模态分解(EMD)将初始信号分解成6个本征模态函数(IMF)及1个残余向量,对前三个IMF进行Hilbert变换得到瞬时频率和瞬时能量,进而提取出样本熵并构造神经网络训练集与测试集;利用粒子群算法和训练集优化广义回归神经网络的光滑因子参数值,建立PSO-GRNN分类模型.将该模型结果与BPNN模型、GRNN模型、PNN模型及RBFNN模型等神经网络模型进行性能对照,得到该模型单次识别的准确率、MAE、MAPE、RMSE R2及MSE分别为95%、0.1604、0.1204、0.2381、0.7123、0.0567,绝大多数性能评价指标优于其他4种神经网络模型.该研究建立的PSO-GRNN模型性能较稳健,在100次循环随机试验中辨识效果仍然较突出,计算得到的上述评价指标均值为97.42、0.04、0.04、0.12、0.89、0.02,其对应的标准差为3.53、0.05、0.04、0.08、0.11、0.02,将PSO-GRNN模型... 相似文献
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20个月内相继发生的三次四川沐川M≥5级地震构成了马边-永善地震带北段的一组“广义震群”。一致的宏微观震中定位和并不显著的震级差表明它们是同一震源体在短时间内出现的“原地重复”性中强震事件。三次地震前后,该段地震活动的时空变化既具有许多相似的规律又存在一些不同的特征。本文强调了深部构造背景对地震空间分布图象的制约;利用岩石力学实验结果初步解释了地震时间演化的复杂性。对马边永善地震带未来强震危险性也 相似文献
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广义岭估计的直接解法 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了广义岭估计的直接解法,该解法不需计算岭参数,可直接求得具有最小均方误差的解,并举例证实了该解法的优越性。 相似文献
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小比例尺地貌图的计算机编制工作是一项复杂的工程,其中数据精度的控制是难点也是重点,它不仅是衡量地图作品质量好坏的一个重要标准,也是制图工作能否顺利进行的重要保障。本文详细介绍了亚洲陆海大地貌图在计算机编制过程中的误差校正问题和所采用的有效进行误差校正的方法与具体实施过程。 相似文献