【摘 要】
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针对现有的采用机器学习算法进行地震预测存在过拟合且需要大量训练集的问题,本文将所需样本少的危险理论引入到地震预测的应用中。在分析大量地震历史源数据和结合领域专家
【基金项目】
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国家自然科学基金,计算机免疫学的危险感知方法及其应用研究(61170306)
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针对现有的采用机器学习算法进行地震预测存在过拟合且需要大量训练集的问题,本文将所需样本少的危险理论引入到地震预测的应用中。在分析大量地震历史源数据和结合领域专家经验知识的基础上,提出了一种基于危险理论的利用地震学获取特征指标的地震预测方法。这种方法通过Gutenberg-Ricthter、特征地震震级分布和近期地震预测研究的结论提取9个地震特征指标,采用具有动态性的危险理论预测接下来一个月发生大地震事件的概率。同时,通过分析四川省地震历史数据,应用危险理论方法对地震特征指标进行分析和预测,并与现有的地震预测方法 BP神经网络进行比较,采用检测概率、误报率、频率和R得分这4个统计学指标对各算法进行评估。实验结果表明,危险理论取得了可信度较高的实验结果,为地震预测的应用研究提供了技术支持。
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