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基于支持向量机和小波分析的地震预测研究

吴芳  
【摘要】: 地震是世界上破坏力最大的自然灾害之一,不仅在于破坏力的猛烈,而且在于破坏力的集中,严重威胁经济建设和人民生命财产安全。中国是世界上地震活动强烈的国家之一,地震灾害居世界之首。作为政府和社会的迫切需要,防震减灾具有现实的重要性和紧迫性。而地震预报是防震减灾的基础,已成为当代地震学研究中的重要的课题,具有非常重要的意义。 利用能反映非平稳信号时频域特征的小波分析方法,分析了百年来中国大陆地震资料,得到了地震活动在不同时间尺度上的特征。百年来中国大陆地震活动其强度随时间在变化,由此我们认为对于地震活跃或平静期的讨论只有建立在具体的时间尺度上才有意义,同时利用各种尺度的小波系数和地震活动主周期对未来地震趋势进行的分析。 统计学习理论(Statistical Learning Theory或SLT)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,可以处理高度非线性分类和回归等问题,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,而且具有比人工神经网络更强的泛化(预测)能力。地震发生的时间序列是非平稳序列,具有很强的非线性特征,所以应用支持向量机对其进行研究和分析,探索其中所包含的特征信息,将会是进行准确预报的一种有效途径。本文使用支持向量机对中国大陆最大地震时间序列进行预测,预测次年的我国大陆最大地震震级,结果表明该方法具有较好的预报效果。


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