基于概率統(tǒng)計模型的地震數(shù)據(jù)分析與處理(文件)
【正文】 建立的概率模型，訓練樣本集中最后一次發(fā)生的5級以上地震（，），根據(jù)地震目錄，.根據(jù)我們給出的模型，從表5中的第1列，我們也能看出從開始，從最后一次地震（，）起，.第四章 總結與展望本文提出了一種新的模型來對華東地區(qū)過去幾十年地震發(fā)生的時間間隔進行分析，并且對實驗結果與過往數(shù)據(jù)進行了對比驗證，這使得這種方法并不能真實的觸及地震發(fā)生的本質，在未來的研究中，我們期待著一種基于本文所提供的方法，同時考慮到地球物理科學的假說來提供精確的地震預測，并且希望得到事實的驗證.由于地震專業(yè)知識和本人能力水平有限，以及時間有限，本文的研究工作還能進一本深入和提高，本人對此將一些不足和有待完善的研究工作展望如下：（1）時間倉促，只是實現(xiàn)了該模型的粗略預測，并沒有得到非常精確的預測模型。這表示如果一個隨機變量呈指數(shù)分布當s,t≥0時有P(Ts+t|Tt)=P(Ts)即，如果T是某一元件的壽命，已知元件使用了t小時，它總共使用至少s+t小時的條件概率，與從開始使用時算起它使用至少s小時的概率相等。，世界上很多國家都建立了基于本土文化的地震危險性評估（SHA），描述地震發(fā)生的點過程模型基本分為兩個大類：泊松過程和非泊松過程[5].在以往的研究基礎上，本文選取馬爾科夫更新過程[6][7].這種更新過程能夠模擬較大地震發(fā)生的隨機性和復雜性，我們是希望利用它來捕捉傳統(tǒng)的泊松模型所不能捕捉到的信息，,文章中采用指數(shù)分布與威布爾分布的混合分布來提高模型的準確度.第二章 預備知識在有限的狀態(tài)空間中，表示在正實數(shù)上的分布函數(shù)，表示在上的轉換矩陣，表示在上的概率分布.讓我們來考慮一種定義在完備概率空間上的二維隨機過程：(1)。關于該過程的研究，《概率論的解析方法》一文中首先將微分方程等分析的方法用于這類過程，奠定了馬爾可夫過程的理論基礎.威布爾分布：在可靠性工程中被廣泛應用，尤其適用于機電類產(chǎn)品的磨損累計失效的分布形式。of seismic data processing.i目錄摘要 iAbstract (請校正) ii第一章 引言 1第二章 預備知識 2 2 2 2 3第三章 基于概率統(tǒng)計模型的分析方法在地震數(shù)據(jù)處理中的應用舉例 3 3 5 5 6 7 8 10 地震發(fā)生的概率計算公式 10 概率計算及分析驗證 10第四章 總結與展望 11參考文獻 12附錄 12致謝 18iii第一章 引言馬爾可夫過程（Markov process）是一類隨機過程。摘要本文主要以我國華東地區(qū)地震活躍帶為例，提出用指數(shù)分布與威布爾分布的混合分布來模擬較大地震發(fā)生的時間間隔所服從的概率分布，采用極大似然估計方法求出未知參數(shù)，并驗證了模型的有效性.關鍵詞：馬爾科夫更新過程； 指數(shù)分布； 威布爾分布； 地震數(shù)據(jù)處理.Abstract (請校正)In this paper, a seismically active belt in the east China area as an example, analyzes the model based on probability and statistics analysis method in the application of the seismic data processing. In order to make the model more scientific and simple, we use markov renewal process to simulate the earthquake point process. Through the analys
物理相關推薦
鄂ICP備17016276號-1