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地震参数是防震减灾的重要参数,随着地震台网的进一步扩建和地震行业技术的不断提升,地震参数自动快速计算与信息发布水平有了很大的进步,但参数的准确性有待进一步提高.为了改善决定地震破坏力强弱的地震震级关键参数的准确性,本文尝试使用了多种方法来预测地震自动速报震级与人工正式速报震级的误差值.样本数据选取2013-2019年国家地震局自动速报AU系统与人工正式速报所发布的地震参数,震级下限为MS 3.0级,研究区域为国界线以内,将AU速报的震级M结果和人工正式速报结果进行对比分析,利用不同方法总结了两种结果的震级差异分布,首先利用直线拟合以及曲线拟合的方式来研究二者的关系,再利用误差逆向传播神经网络以及基于遗传优化的误差逆向传播神经网络对其进行参数误差学习预测.本文结果显示自动速报震级与人工正式结果的差异性跟震中经纬度有关,具有区域性的特点.神经网络的方法可以改善自动速报与人工正式速报的震级差异,为自动速报的参数准确性提出了新的参考思路. 相似文献
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地震事件检测能力在地震观测台站和地震临时观测点的运行中起着重要的作用.在确定网络几何结构下的地震监测台网中,地震监测能力是由监测到的地震事件震级的大小决定的.本文使用了一种完全基于测量噪声统计的SN-CAST方法计算了甘肃预警台网的地震监测能力空间分布,得到甘肃预警台网建立好后将平均监测能力提高到ML 0.8级,监测能力最高处可达到ML 0.2级,目前由44个固定性台站组成的甘肃地震监测台网监测能力为平均监测能力ML 1.7级,监测能力最高处为ML 0.5级,预警台网的建立对整个甘肃台网的监测能力将有较大幅度的提高,根据地震波走时特征分析了甘肃预警台网的空间预警发布时间估测结果,得到地震频发的甘东南和南北地震带地区地震预警时间所用时间较短,在5 s左右,而人口比例偏少地震发生概率偏小的河西走廊和肃北地区预警时间较长,最高为30 s左右,最终计算结果表明预警规划方案基本满足了地震预警设立要求. 相似文献
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为快速准确的反演得到近地表地层结构，将一种新颖而强大的非线性算法——蚁群算法引入到瑞雷波频散曲线领域，并对其进行相应的改进，改进蚁群算法的优点是运算效率快、精度高、算法简单、灵活易于实现，需要调节控制参数也较少。文中分别在无噪声\，含噪声以及实测数据进行反演测试，通过模型数据和实测数据表明，应用于瑞雷波反演中的改进蚁群算法在收敛速度与收敛精度之间能达到良好的平衡，所得解具有较高可信度。而且算法为促进所得解快速收敛到全局最优，在搜索中分全局搜索与局部搜索两个方式进行，能够有效地避免局部最优解产生。借助人工合成的瑞雷波数据以及真实观测数据，验证了改进蚁群算法在反演近地表剪切波速度时的有效性和通用性。此外，文中与遗传算法进行比较，得出改进蚁群算法具有高效性和高精度性的优点。 相似文献
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利用双差层析成像方法反演若尔盖地区三维速度结构,得到该地区的精细三维速度结构和高精度震源位置参数。反演结果显示,研究区速度结构整体呈低速状态,反映出青藏高原内部具有部分熔融物质特性;在青藏高原东北缘地区,强烈的构造变形特征以及低速区蔓延方向印证了青藏高原内部物质向东南方向流溢的科学推测;低速青藏高原板块与相对较硬的若尔盖地块相互挤压导致应力累积,因而在两者的高低速过渡带区域内发生了若尔盖系列地震。 相似文献
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2021年5月22日青海省果洛州玛多县发生M_S7.4地震。为探究本次地震的发震构造及余震分布特征,选取2021年5月1日—6月3日青海测震台网观测到的33°～36°N,97°～99.5°E空间范围内的地震观测报告,利用双差精定位方法进行双差精定位处理。重定位后整体残差平均减小了0.23,深度在5～25 km间随机分布。根据地震迁移方向和震区地质构造,认为本次地震的发震构造为昆仑山口—江错断裂,玛多—甘德东段受主震触发影响爆发一系列小震,两条断裂之间可能因为本次地震产生一定联系。本次地震产生新的断裂,突破了两条断裂之前的空区,连接到玛多—甘德断层,使两条断层交叉相连,形成新的断层构造。 相似文献
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利用一种深度学习地震信号检测方法（PhaseNet模型）检测甘肃省岷县MS6.6地震序列,根据地震震相关联技术和绝对定位Hypoinverse方法构建AI检测目录,对比人工分析地震目录和震相报告,分析AI自动处理地震事件的误差范围。结果表明,AI技术能够实现85.5%的人工工作量,定位误差在20 km范围内呈正态分布;在低震级地震事件检测中,AI方法也发挥了显著能力。相比于人工处理方法,AI方法稳定性好、不依赖个人经验、分析速度快,在大震后的地震目录快速产出中能发挥关键作用,可提高地震分析能力、节省人力成本。 相似文献
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利用2013-01-01~2021-11-01期间甘肃甘东南及邻近地区（32°~36°N,102°~106°E）地震目录中的11 659次地震震中位置数据,使用硬聚类方法中的K-means和软聚类方法高斯混合模型GMM聚类方法对地震原始目录以及地震精定位目录的空间位置进行聚类分析。为确定最佳聚类数,使用AIC和BIC模型选择法,最终将原始目录和精定位目录分别聚类成6个和14个地震群。结果显示,精定位地震目录和GMM聚类方法结合可以更好地从地震大数据中找到具有不同空间分布特征的地震群。 相似文献
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控制路基沉降是公路工程中的一个关键技术问题,而路基沉降与其影响因素之间存在着线性、非线性关系。当输入自变量较多时,用传统神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度较低。针对此问题,本文用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化,同时讨论遗传参数的设定对输出结果的影响。通过对成南高速的实测数据进行仿真,试验结果表明:优化后的BP神经网络具有较高的预测精度,预测效果明显优于传统神经网络模型的输出结果,该预测方法可作为高速公路路基长期沉降预测的一种有效辅助手段。 相似文献