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利用机器学习方法对地震活动大数据进行挖掘,识别出一些过去认识不到的异常,提高地震预测的准确性,是一个非常具有挑战性的科学问题.本文基于川滇部分地区(24°N—32°N,98°E—106°E)地震目录,采用滑动的时空窗口,选取16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,建立了长短时记忆(LSTM)神经网络,对研究区域9个子区块未来一年的最大地震震级进行预测.通过设置训练集∶测试集=8∶2和训练集∶测试集=7∶3两个不同的训练测试模型,对过往发生的地震进行了回溯性预报.结果表明:训练集∶测试集=7∶3模型能够利用1970年1月至2004年9月的地震目录进行学习,成功回溯性预报2008年汶川地震;训练集∶测试集=8∶2模型利用1970年1月至2009年5月资料进行训练,回溯性预报2010—2019年间6级以上地震的R评分为0.407,回溯性7级地震预报时准确率高达92.31%.本文还探讨性给出预测意见:2022年2月前研究区西部、中部、东部、西南部存在发生5.1~5.3级地震的潜在危险性. 相似文献
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广州市居民的出境旅游行为 总被引：18，自引：2，他引：16
20 0 1年 10月到 2 0 0 2年 1月对广州市 70 2名市民进行了抽样调查 ,在此基础上结合广州市旅行社的出境游资料对广州市居民的出境游时间变化、出游目的、出游组织方式和目的地选择行为进行了详细分析 ,探讨了广州市民民的出境旅游行为特征。 相似文献
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重点介绍进行具有自主知识产权的不需AutoCAD支持的纯国产数字化测图软件测绘e系统的必要性、技术路线、主要功能及特点、应用情况及未来的发展方向等。 相似文献
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根据2001年10月到2002年1月对广州市702名市民进行的抽样调查资料,详细分析了该市居民对广州市、广东省、国内其它省份以及境外等不同空间尺度内旅游目的地的旅游到访率,据此总结出广州出游市场在空间上的分配规律。 相似文献
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