预测华北地区年度地震趋势的支持向量机分类方法
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摘要
以太阳黑子数、地球自转速率变化数据和全球7级以上地震应变释放量作为预测因子,使用支持向量机分类方法建模预测中国华北地区年度地震强度,预测准确率为0.93,表明该方法具有较好的预测效果。
Taking Earth rotation rate and strain release of the global over 7 earthquakes as predicting factors,a classification model of Support Vector Mathines to forecast earthquake intensity in North China area is established.As the accuracy of prediction is 0.93,it shows the method is useful.
引文
[1]Vapnik V.统计学习理论[M].许建华,张学工译.北京:电子工业出版社,2004,1-85.
    [2]Cristanini N,Shawe-Taylor J.支持向量机导论[M].李国正,王猛,曾华军译.北京:电子工业出版社,2004,47-106.
    [3]祁亨年.支持向量机及其应用研究综述[J].计算机工程,2004,30(10):6-9.
    [4]宇缨,李清华.统计学习理论和支持向量机[J].沈阳大学学报,2005,17(4):42-47.
    [5]王景雷,吴景社,孙景生,等.支持向量机在地下水位预报中的应用研究[J].水利学报,2003,49(5):124-128.
    [6]李元诚,方廷健,于尔铿.短期负荷预测的支持向量机方法研究[J].中国电机工程学报,2003,23(6):55-59.
    [7]崔万照,朱长纯,保文星,等.混沌时间序列的支持向量机预测[J].物理学报,2004,53(10):3304-3309.
    [8]孙德山,吴今培,侯振挺,等.基于SVR的混沌时间序列预测[J].计算机工程应用,2004,54(2):54-56.
    [9]杨延西,刘丁.基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测[J].电网技术,2005,29(13):60-64.
    [10]王炜,刘悦,李国正,等.中国大陆强震时间序列预测的支持向量机方法[J].地震,2005,25(4):26-32.
    [11]王炜,刘悦,李国正,等.我国大陆强震预测的支持向量机方法[J].地震学报,2006,28(1):29-36.
    [12]李志雄,王志成,袁锡文,等.基于小波变换和支持向量机的中国大陆强震预测[J].地震,2006,26(3):64-70.
    [13]胡辉,韩延本.天文因素与中国大陆大震趋势研究[J].自然灾害学报,2005,14(5):90-94.
    [14]张素欣,解用明,乔子云,等.太阳活动与华北强震关系的分析[J].华北地震科学,2004,22(2):59-63.
    [15]李启斌,肖兴华,李致森.中国大陆强地震与地球自转角速度长期变化关系的初步分析[J].地球物理学报,1973,16(2):71-80.
    [16]黎凯武.1966~1976年华北地震的时间特性及相关触发因素[J].地震,2000,20(1):59-64.
    [17]傅征祥,邵辉成,丁香.中国大陆浅源强震分布与地球自转速率变化的关系[J].地震,2004,24(3):15-20.
    [18]苏鸾声.全球7级大震与我国地震活动的关系[J].地震研究,1995,18(2):143-150.
    [19]国家地震局震害防御司.中国历史强震目录[M].北京:地震出版社,1995,475-504.
    [20]国家地震局震害防御司.中国近代地震目录[M].北京:中国科技出版社,1999,1-443.
    [21]孙加林,薛丁,张晃军.制约和影响中国大陆地震活动大形势的动力因素分析[J].华北地震科学,1998,16(1):1-9.

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