基于神经网络的地震重点区域预测与分析

发布时间：2021-08-03 07:44

　　地震对于人类社会而言是灾难性的自然灾害。我国地处亚欧板块、太平洋板块、印度板块的交界处,长期遭受板块间的的碰撞挤压,所以我国境内地震断裂带数目众多且活跃度高,是世界上受地震影响最大的国家之一。历史上多次大的地震给我国造成了巨大的社会破坏和人员伤亡,所以地震预测问题的研究与解决对人类社会的平稳安定极其重要。本文通过研究分析地震大数据的特点及问题,并充分考虑地震孕育和产生的高度非线性,同时受人工智能迅猛发展的启发,尝试将NEAT算法首次应用于地震预测领域,提出一种基于NEAT算法的地震短期预测模型,并与目前地震预测领域内使用较多的BP神经网络构建的预测模型进行性能对比,给出相应参考意见,在预测思路以及预测准确性上都有所突破,从而为其他地震预测研究工作者提供一定的思路和方法上的参考,便于其更加高效的做进一步的分析预测。本文的主要研究工作及成果如下:（1）基于断裂带的地震数据分类。因为断裂带的活动和地震的孕育和产生有十分密切的联系,所以本文将断裂带对地震的影响引入到预测分析中,利用断裂带影响范围对地震数据进行分类,又考虑到不同的断裂带由于其地质构造不同对地震的作用规律不同,所以针对不同的断裂带... 

【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

人工神经元而经过多个神经元的连接便形成了神经网络结构，拥有自我学习和自我适应

非线性处理再继续向后传递。人工神经元的结构如图 2-1。图 2-1 人工神经元过多个神经元的连接便形成了神经网络结构，拥有自我学习和力，能够分布式并行分析数据挖掘重点信息，从而快速高效的。人工神经网络结构一般可以分为三个部分：输入层结构、隐结构。其中隐层的数量可以根据实际问题的特点分析来确定的节点数也可以随需要而设定。三层结构神经网络如图 2-2。

3 地震数据预处理据是大数据挖掘的前提，但是这些原始数据中很可能存致、较大差异异常等情况，这在一定程度上会降低整个数运行效率，同时还有很大的概率能够致使挖掘分析效果出研决策的失误，因此如何将冗余的、杂乱无章的海量数据结构化数据则显得尤为的重要[66-67]。本章首先介绍了常用，然后结合本文所使用的地震数据的特点及本文科研内处理方案并实施处理。处理相关技术简介处理技术主要包括的几个环节以及其处理的大致过程如

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]区域构造应力场的反演与地震带划分的研究[D]. 崔子健.中国地震局地球物理研究所 2018



本文编号：3319230