基于改进支持向量机回归的地震预测方法研究

发布时间：2017-03-21 03:11

  本文关键词：基于改进支持向量机回归的地震预测方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为自然灾害之一的地震其破坏力极为巨大,地震的发生往往也是在不经意中,而带来的是重多的人员伤亡事故和巨大的经济损失。同时我国又为世界上发生地震活动较多的国家之一,做好地震预测工作为我国走可持续发展之路的必然选择。对于地震,为了更好的预测出地震的发生,各国的研究人员都在探究地震发生的原因和规律。而从这么多年来对地震的历史研究中可以看到,某个地区发生地震的可能存在一定周期性,即对于该地区的地震活动时间序列来说有着相关的重复性和规律性。这种周期性为研究地震的发生提出一个较好的思路。研究地震发生的方法有很多种,对于小波函数来说可以反映非平稳信号时频域的特征,本文首先对我国的强震活动所释放能量的时间序列应用小波分析的方法,得到地震活动在不同时间尺度上的特点。应用小波分析得到的小波系数和由此得到地震活动中潜在的活跃周期来对我国强震活动进行进一步的预测分析。地震活动有着样本离散、有限等特点,对于小样本的地震事件,很难用确切的公式或解析方法把其中的规律性表示出来。而支持向量机克服了传统方法中存在的不足,同时还有着良好的预测能力,适合地震离散数据的建模和预测研究,与此同时,研究还发现,支持向量机的预测(泛化)能力要优于神经网络方法和传统的统计学习方法。改进的支持向量机回归算法简化计算的复杂度,将改进的支持向量机回归算法应用到地震预测中,通过实验得到,在保证回归精度条件下,和原始的支持向量机回归算法相比学习速度和时间上有一定的优势,对于地震预测来说是种较为不错的选择。本文所做的工作主要如下：(1)首先用小波函数对地震能量的时间序列进行预处理,由此得到地震活动中潜在的活跃周期来对我国强震活动进行进一步的研究。小波变换拥有频域和时域都能良好局部化的特征,以及有着频域和时域多分辨功能的特点。小波分析方法可以很好的反应出隐藏在时间序列中的变化周期以及其在不同时间尺度上的变化趋势。(2)改进的支持向量机回归算法通过对超平面的表达式进行改造,减少了约束条件,提高了学习速度,同时也保证了回归精度。(3)利用小波分析得到的活跃周期作为时间窗长,应用改进的支持向量机回归算法对我国的最大震级进行预测和分析。对于支持向量机训练选择与地震活动密切相关的地震活动参数：频次N、最大震级Mmax。、平均震级M、折合能量N’作为样本的输入。和实际震级进行比较,结果较为良好。同时和神经网络方法相比较,报准率相对较高。
【关键词】：地震预测 小波变换 改进的支持向量机回归算法
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P315.7;TP18
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 课题研究目的及意义9
• 1.2 国内外发展趋势9-11
• 1.3 常用的地震研究算法11-14
• 1.4 本文主要工作及论文组织14-17
• 第二章 小波变换17-28
• 2.1 研究背景17
• 2.2 基本原理17-21
• 2.2.1 连续小波18-19
• 2.2.2 离散小波19
• 2.2.3 二进小波19
• 2.2.4 离散序列的小波19-21
• 2.4 小波函数21-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 支持向量机28-49
• 3.1 研究背景28-29
• 3.2 支持向量机分类29-40
• 3.2.1 线性分类29-39
• 3.2.2 核函数39-40
• 3.3 支持向量机回归算法40-44
• 3.3.1 损失函数40-41
• 3.3.2 支持向量机回归41-44
• 3.4 改进的支持向量机回归算法44-48
• 3.4.1 算法改进44-47
• 3.4.2 实验比较47-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 地震活动的分析和预测49-63
• 4.1 研究背景49-50
• 4.2 资料选取50
• 4.3 对时间序列进行处理50-52
• 4.4 地震活动的分析和预测52-61
• 4.4.1 数据选取52-53
• 4.4.2 支持向量机的训练53-55
• 4.4.3 实验预测结果及分析55-61
• 4.5 基于累积Benioff应变释放对地震活动的分析61
• 4.6 本章小结61-63
• 第五章 总结与展望63-65
• 5.1 本文总结63
• 5.2 展望63-65
• 参考文献65-70
• 附录A 图索引70-71
• Appendix A Figure Index71-73
• 附录B 表索引73-74
• Appendix B Table Index74-75
• 致谢75-76
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况76

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