基于四分量钻孔应变数据的神经网络地震活动性预测分析

作     者：于紫凝 李海峰 景锡龙 池成全 郑海永 Yu Zining;Li Haifeng;Jing Xilong;Chi Chengquan;Zheng Haiyong

作者机构：中国海洋大学电子工程学院山东青岛266404 海南师范大学信息科学技术学院海口571158 

基　　金：国家自然科学基金青年基金(42204005) 山东省自然科学基金青年基金(ZR2022QF130) 中央高校基本科研业务费专项(202213042) 海南省自然科学基金高层次人才项目(622RC669)共同资助 

出 版 物：《地震学报》 (Acta Seismologica Sinica)

年 卷 期：2024年第46卷第2期

页      码：327-339页

摘      要：首先利用四分量钻孔应变数据独有的自洽特性,构建震前应变特征数据集;之后基于一维卷积神经网络框架,设计地震震级与方位的预测模型;然后通过混淆矩阵计算准确率、召回率以及F1分数,对模型预测结果进行评价与修正;最后对我国西南地区的永胜、昭通、姑咱及腾冲四个台站的钻孔应变特征分别进行训练与验证,并讨论了不同特征窗长对预测效果的影响。训练完成后的模型效果在测试集上均表现优异,四个台站对震级和方位预测的平均准确率分别可达85%和80%左右,说明四分量钻孔应变数据特征与地震的发生有着很强的相关性,通过卷积神经网络对地震前兆特征进行挖掘具有很大研究潜力,本文提出的预测策略也为未来短临地震的精确预测研究打下基础。

主 题 词：四分量钻孔应变 卷积神经网络 震级预测 方位预测 地震前兆 

学科分类：070801[070801] 07[理学] 0708[理学-地球物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.11939/jass.20230122

馆 藏 号：203127745...