论文摘要
针对大地震历史数据缺乏导致的大地震预测准确率低的问题,提出一种基于反向选择的地震预测方法。采用可变实值反向选择算法生成成熟检测器,用于预测地震是否发生。由于反向选择在训练过程中无须非我数据,可减小大地震数据缺乏对训练效果的影响。实验采用四川省历史地震数据,对一个月内是否发生5. 0级及以上地震进行预测。与传统机器学习算法进行对比,结果表明反向选择算法具有更好的预测效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴晶晶,梁意文,谭成予,周雯
关键词: 反向选择,地震预测,地震活动性指标,神经网络
来源: 计算机应用研究 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程,自动化技术
单位: 武汉大学计算机学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61170306)
分类号: TP18;P631.4
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0783
页码: 1097-1100
总页数: 4
文件大小: 195K
下载量: 251
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