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基于热异常信息的神经网络地震预测初探

刘雪梅  
【摘要】:地震预测预报是地震科学研究的主要领域之一。由于地壳的“不可入性”、地震的“非频发性”、地震物理过程的不确定性、非线性和复杂性,造成地震预测相当困难,地震预测已被公认为世界十大难题之一。本研究尝试将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震三要素的同时预测试验,取得了较好的效果。本研究使用8天合成的1KM分辨率的MODIS地表温度数据,分别用时间域和空间域的RST算法进行了了震前热异常信息提取,并结合中国三级块体划分的断裂带信息,在分析震前热异常信息时空变化的基础上,确定出神经网络的输入及输出神经元信息,利用BP神经网络和小波神经网络分别对中国及周边100个5级以上地震震例,以及70个随机无震样本进行训练。在此基础上,对20个地震震例和15个随机无震样本进行仿真来研究对地震三要素预测的可能性,取得了良好的效果。最后对预测结果分别进行同一种异常提取算法的不同神经网络和同一种神经网络的不同异常提取算法的分析,来研究热异常算法和神经网络对于地震预测的性能优劣。对预测结果的各个指标,包括准确率、漏警率、虚警率、震级误差(3级和1级)、发震时间误差(30天和10天)、震中位置误差(3°和1°)分别进行了对比分析。发现热异常提取算法方面,时间域RST算法提取之后的数据预测整体精度效果要优于空间域RST算法提取之后的数据预测整体精度效果;神经网络方面,小波神经网络的预测整体精度效果要优于BP神经网络的预测整体精度效果。最后还从概率的层面进行了说明。


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