| 基于人工神经网络的仪器地震烈度预测模型研究 |
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| 引用本文： | 李水龙,陈以伦,于伟恒,周施文.基于人工神经网络的仪器地震烈度预测模型研究[J].西北地震学报,2023(1):181-190. |
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| 作者姓名： | 李水龙 陈以伦 于伟恒 周施文 |
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| 作者单位： | 福建省地震局, 福建 福州 350001;上海逸舟信息科技有限公司, 上海 200065 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2018YFC1504005)；国家重点研发计划(2017YFC1508002) |
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| 摘 要： | 地震发生后，针对能够快速预测震中附近的烈度分布情况的问题，首先对632次地震触发的台站进行筛选，对2 231个台站触发后20 s内有效的7个地震动参数以及震级和震源距的信息进行提取，并利用人工神经网络对所选数据样本进行训练，建立三种有效的预测模型。研究结果显示模型一所选的输入参数为7个，不利用震源参数，在预测中有着较好的时效性，从第1 s到20 s,预测的平均烈度差值逐渐减小到0.45;模型二所选的输入参数为8个，利用了震源距信息，可以用于烈度级别的预测，预测的平均烈度差值逐渐减小到0.36;模型三所选的输入参数为9个，预测结果较好，可用于震后烈度场的实时预测，平均烈度差值逐渐减小到0.31。利用提出的3种模型对两次地震事件进行烈度预测，预测烈度差值取整后分别有95%和76%以上在1以内，有着较好的结果，可以用于地震预警当中。
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| 关 键 词： | 地震预警 烈度预测 人工神经元网络 初始P波 |
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