基于人工神经网络的地震电场卫星数据异常识别

作     者：安建琴 李忠 宋奕瑶 张丽娟 史鹏飞 AN Jian-qin;LI Zhong;SONG Yi-yao;ZHANG Li-juan;SHI Peng-fei

作者机构：防灾科技学院灾害信息工程系河北三河065201 华信正平(北京)评测技术有限公司北京100085 

基　　金：河北省科技计划项目(13210122) 中央高校基本科研业务费专项资金(ZY20160106 ZY20140216) 

出 版 物：《软件》 (Software)

年 卷 期：2016年第37卷第6期

页      码：24-27页

摘      要：为实现地震卫星异常数据的快速查找,本文提取了汶川地震发生前10天的ULF频段电场波形数据,以均值、均方差、峰度和偏度作为特征信息,设计了BP神经网络分类器,并通过SOM网聚类模型进行验证。计算结果表明,异常区域位于汶川地震震中以南的较大区域范围内,可能是由于汶川南部地震波能量巨大引起较强的空间电离层扰动;BP网分类器的正常数据识别率达到98.13%,异常数据的识别率为96.75%;SOM网聚类分析结果显示,与BP网络分类器结果具有较好一致性。

主 题 词：计算机应用 人工神经网络 DEMETER卫星 ULF电场信号 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 070801[070801] 07[理学] 081104[081104] 08[工学] 0708[理学-地球物理学类] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-6970.2016.06.006

馆 藏 号：203189632...