机器学习在地震紧急预警系统震级预估中的应用

发布时间：2022-12-23 12:39

　　地震预警是地震减灾工作的重要途径,而震级预估是整个地震紧急预警系统中重要且较为困难的一个环节.目前,世界上多个国家和地区都已建立了各自的地震预警系统,并且形成了特征频率（τp和τc等）相关和特征振幅（Pd等）相关的两类震级紧急预警的方法,但各有局限性.本文在已有的方法和理论基础上,运用机器学习算法,将日本KIK和KNET台网从2015年至2017年所记录到的843条地震目录,55426条记录作为全数据集,设计、训练出一套用于常见震级范围的机器学习震级预估模型.与已有方法的预估结果相比,机器学习方法不仅使预估的整体误差和方差下降,同时多台联合评估单一地震事件的截面方差也更低.本研究的结果显示了机器学习算法在震级紧急预估问题上具有较广阔的应用前景,同时也为较为复杂的深度学习类算法框架下端到端模型提供了实践基础和研究可能. 

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

NN神经网络结构示意图

CNN深度神经网络结构示意图

全数据集地震事件

【参考文献】：
期刊论文
[1]Pd-τc相容性检验方法在触发事件判别分析中的应用[J]. 张红才,金星,李军,陈智勇.  地震学报. 2017(01)
[2]地震预警震级计算方法研究综述[J]. 张红才,金星,李军,韦永祥,马强.  地球物理学进展. 2012(02)
[3]地震预警连续定位方法研究[J]. 金星,张红才,李军,韦永祥,马强.  地球物理学报. 2012(03)
[4]单自由度系统地震动力反应的实时计算方法[J]. 马强,金星,李山有.  地震工程与工程振动. 2003(05)
[5]四种计算地震反应数值方法的比较研究[J]. 金星,马强,李山有.  地震工程与工程振动. 2003(01)
[6]地震成核相的实验证据[J]. 马胜利,马瑾,刘力强.  科学通报. 2002(05)

博士论文
[1]地震预警技术研究及应用[D]. 马强.中国地震局工程力学研究所 2008



本文编号：3725109