基于神经网络的强震中短期预测方法 |
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引用本文: | 韩志强王碧泉. 1997: 基于神经网络的强震中短期预测方法. 地震学报, 19(4): 367-375. |
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作者姓名: | 韩志强 王碧泉 |
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作者单位: | (中国北京100081国家地震局地球物理研究所) |
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摘 要: | 神经网络(neural network)是由大量并行处理的类似生物神经元的简单单元构成的复杂系统.通过调整各个单元之间的连接权值,神经网络可以被训练来表达一个特定的映射.这种作用是神经网络应用的基础.近十年来,神经网络已从理论研究进入实用,并且这个趋势还在不断地发展.本文提出了一种基于神经网络模型的强震预测方法.神经网络先从存在的地震演化序列或地震前兆学习,然后对未来的强震作中短期预测.提出了两个神经网络预测模型:一个是基于地震演化序列的神经网络预测模型EE,并将它用于中国大陆未来一年的最高震级的预测;另一个是基于地震前兆的神经网络预测模型EP,并将它用于华北地区未来(2年)强震发生时间的预测.结果表明,本文提出的这种基于神经网络的预测模型有一定的预测能力,并且使用方便,有较好的应用前景.
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关 键 词: | 地震预测 神经网络 建模 地震演化序列 |
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