地震前兆综合预测支持向量机模型研究

该文介绍了支持向量机算法的原理与回归方法。采用支持向量机中的非线性回归算法与理论公式产生的多维样本,对其进行了数值仿真实验。利用该方法和地震前兆异常建立了最佳地震综合预测模型,对获得的最佳模型进行了内符检验,得出最佳模型的预测结果与实际震例的地震震级基本一致。综合分析认为,支持向量机无论在学习或者预测精度方面不但具有很大的优越性和具有较强的外推泛化能力,而且基于支持向量机回归算法建立的地震前兆综合预测模型是可行的,其获得的知识可较为准确地实现对主震震级的综合预测。