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介绍了一种利用基因表达式编程算法进行多元非线性函数建模的方法,并应用于地震等级预测中,实验表明,GEP模型的预测精度远高于神经网络模型。最后,利用地震等级数据无后效性和平稳性的特征,通过马尔科夫链求得状态转移矩阵,并得到了GEP模型预测的状态区间以及相应概率,增加了预测结果的可信度。
基于GEP算法和马尔科夫链的地震等级预测模型
【摘 要】
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介绍了一种利用基因表达式编程算法进行多元非线性函数建模的方法,并应用于地震等级预测中,实验表明,GEP模型的预测精度远高于神经网络模型。最后,利用地震等级数据无后效性
【机 构】
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山东管理学院
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2017年12期
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