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使用2005年11月26日江西九江5.7级地震前震中附近地区的地震资料, 选择反映地震活动时、 空、 强特征的地震频次N(ML≥3.0)、 b值、 η值、 A(b)值、 Mf值、 Ac值、 C值和D值参量进行因子分析。 这些参量之间具有一定的相关性, 各参量在不同时段的变化各有所异, 预报效果并不理想。 但是根据因子分析可以得到反映地震活动时、 空、 强特征的综合指标Wfa值, 该指标在九江5.7级地震前出现明显的异常变化。 表明综合指标Wfa值可以较好地反映地震活动的异常特征。 文中还对与因子分析结果的有关问题进行了讨论。 相似文献
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基于应力场与含水层井水位的关系，以DD模式为例，用数值模拟的方法讨论了同一孕震模式下不同地震的井水位变化。研究表明，同一孕震模式下水位存在不同的前兆现象，这些前兆现象水位变化形态与观测井相对于孕震区的不同位置有密切关系。本文同时给出了DD模式下不同地点的水位前兆化特征。 相似文献
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统计学习理论是研究小样本情况下机器学习规律的理论. 支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法. 它不但较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题，而且具有很强的泛化（预测）能力，其预测效果通常优于人工神经网络. 我国大陆强震与全球主要板块边界的强震活动之间具有一定的关系，但是这种关系具有较强的非线性. 尽管这种关系还不清楚， 但是通过支持向量机可以很好地进行建模， 并对我国大陆强震进行预测. 相似文献
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