【摘 要】
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地震预报是当代科学难题,把机器学习方法运用于地震预报探索是一个研究热点.大地震造成巨大的人员伤亡和经济损失,因此对大震的预测是地震预报的主要目标.利用1970年以来的川滇地震目录,选择16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,采取滑动时空窗口方法有效地挖掘数据的隐藏信息,对川滇部分地区开展了基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的为期一年的地震预报研究.结果 显示,用1970-2019年地震目录的70％(时间窗口大概为1970年到2004年前后)作为训练集训练
【机 构】
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中国科学院大学地球与行星科学学院中国科学院计算地球动力学重点实验室,北京100049
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地震预报是当代科学难题,把机器学习方法运用于地震预报探索是一个研究热点.大地震造成巨大的人员伤亡和经济损失,因此对大震的预测是地震预报的主要目标.利用1970年以来的川滇地震目录,选择16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,采取滑动时空窗口方法有效地挖掘数据的隐藏信息,对川滇部分地区开展了基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的为期一年的地震预报研究.结果 显示,用1970-2019年地震目录的70％(时间窗口大概为1970年到2004年前后)作为训练集训练网络,对剩余的30％作为测试集(时间窗口大概为2005年前后到2019年底)进行回溯性预报检验时,实际震级落在预测震级±0.5内的准确率为70.2％,虚报率为18.7％,漏报率为11.1％,可以回溯性预测2008年汶川Ms8.0地震.为测试模型的稳健性,进行了扩大研究区域范围、改变大震级地震在均方差计算中的权重等测试.在这些测试中,LSTM神经网络模型依然表现良好.
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