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基于神经网络的强震中短期预测方法
被引：5
作者：
韩志强
王碧泉
机构：
[1] 国家地震局地球物理研究所
来源：
关键词：
地震预测,神经网络,建模,地震演化序列;
D O I：
暂无
中图分类号：
P315.7 [地震观测预报];
学科分类号：
摘要：
神经网络（ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ）是由大量并行处理的类似生物神经元的简单单元构成的复杂系统．通过调整各个单元之间的连接权值，神经网络可以被训练来表达一个特定的映射．这种作用是神经网络应用的基础．近十年来，神经网络已从理论研究进入实用，并且这个趋势还在不断地发展．本文提出了一种基于神经网络模型的强震预测方法．神经网络先从存在的地震演化序列或地震前兆学习，然后对未来的强震作中短期预测．提出了两个神经网络预测模型：一个是基于地震演化序列的神经网络预测模型ＥＥ，并将它用于中国大陆未来一年的最高震级的预测；另一个是基于地震前兆的神经网络预测模型ＥＰ，并将它用于华北地区未来（２年）强震发生时间的预测．结果表明，本文提出的这种基于神经网络的预测模型有一定的预测能力，并且使用方便，有较好的应用前景．
引用
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