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为提升现地仪器地震烈度预测的准确性与连续性,研究面向地震预警的PGV连续预测模型.以中国仪器地震烈度标准的计算参数:0.1~10 Hz带通滤波三分向矢量合成速度峰值PGV为预测目标,利用日本K-net与KiK-net台网P波触发后1~10 s强震数据,基于人工智能中的机器学习方法-最小二乘支持向量机,选取7种特征参数作为输入构建最小二乘支持向量机PGV预测模型LSSVM-PGV.结果表明,本文建立的LSSVM-PGV模型在训练数据集与测试数据集上的预测误差标准差变化趋于一致,具备泛化性能;P波触发后3 s预测PGV与实测PGV即可整体符合1∶1关系,随着时间窗的增长,PGV预测的误差标准差显著减小、并在P波触发后6 s趋向收敛,具备准确连续预测能力;对比同为P波触发后3 s的常用P d-PGV模型,LSSVM-PGV模型的PGV预测误差标准差明显减小,“小值高估”与“大值低估”现象明显改善,预测准确性得到提升.熊本地震序列的震例分析表明,对于6.5级以下地震,LSSVM-PGV模型最多在P波触发后3 s即可预测出与实测PGV整体符合1∶1关系的PGV;对于7.3级主震,由于其破裂过程的复杂性,P波触发后3 s的预测结果出现一定程度的低估,但随着时间窗增长至6 s时,预测PGV与实测PGV符合1∶1关系、并直到10 s整体趋势保持一致.本文构建的LSSVM-PGV模型可用于现地地震预警仪器地震烈度的预测.  相似文献   
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随着系外行星观测样本的大量积累,大样本演化方法作为天体物理的重要方法,继在恒星物理中广泛应用后,在行星统计特征的研究中开始变得更加重要。行星大样本演化方法就是通过简化的行星形成演化模型,对大量初始条件(原行星盘参数)和边界条件(星周环境)同时进行模拟,给出行星的各种统计性质,并直接与观测上的行星样本统计特征做比较。该方法对于限制行星形成和演化的理论模型具有重要意义。对行星大样本演化模型进行概述,简要介绍了行星大样本演化的主要统计结果和最新进展,并对其未来发展作出了展望。  相似文献   
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磁星(magnetar)是一类有着极强磁场的致密天体,它们的外部磁场强度是典型中子星磁场强度的100~1 000倍。在过去几十年中,软γ射线复现源(SGR)和反常X射线脉冲星(AXP)被认为是最有可能的磁星候选者。磁星有着独特的能谱性质和光变特征,它的观测现象丰富多彩,其观测波段跨越了射电、红外、光学、X射线和γ射线等。近些年来,多种理论模型也相继被提出来,以解释其独特的性质。以正常脉冲星为例,介绍了磁星与通常中子星的不同性质,详述了磁星在多波段的能谱、光变及周期跃变现象等观测特性,总结了为解释磁星的特殊性质而建立起来的多种理论模型,并详述了中子星框架下的扭曲磁层模型。此外还介绍了其他候选模型。  相似文献   
5.
本文对湖北利川地区两个剖面的二叠-三叠系界线层序进行了沉积微相分析,划分出6种微相类型,讨论了每种微相的成因和沉积环境,揭示了微相环境的演变规律。并且对早三叠世的火山活动进行了讨论,以此探讨P/T之交生物礁和微生物岩的古环境意义以及生物大灭绝的诱因。  相似文献   
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