地震預(yù)測中的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用(參考版)
2025-05-19 00:20本頁面
【正文】 數(shù)據(jù)挖掘在地震預(yù)測以及地震領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。 江西九江 地震前地震活動參數(shù)的因子分析 計算反映地震活動時、空、強特征的綜合指標(biāo) 根據(jù)各公共因子得分 和相應(yīng)的權(quán)值（貢獻率） ei ，本文定義反映地震活動時、空、強特征的綜合指標(biāo)為 ： ???miiifa FeW1iFfaW表 1 各因子的特征值與貢獻率 特征值 貢獻率 % 累計貢獻率 % 因子 1 因子 2 因子 3 因子 4 因子 5 因子 6 表 2正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷 因子 1 因子 2 因子 3 因子 4 N b η A(b) Mf Ac 九江 前后 6參數(shù)因子分析綜合指標(biāo)Wfa隨時間的變化 九江 前后 8參數(shù)因子分析綜合指標(biāo)Wfa隨時間的變化 數(shù)據(jù)挖掘在地震領(lǐng)域中的應(yīng)用研究展望 前兆干擾因素的排除（ 數(shù)據(jù)清洗 ） 數(shù)字化動水位的固體潮汐效應(yīng) 扣除固體潮汐的影響 聊古一井氣氡影響因素分析 氣象因素影響 數(shù)據(jù)挖掘在地震波數(shù)據(jù)的 實時處理中的可能應(yīng)用 ? 地震波的識別（在干擾中識別地震波信號） ? 地震震相的識別 ? 天然地震與人工地震（爆破、核爆、礦爆等）的識別 ? 風(fēng)擾、海浪、汽車等干擾的識別 ? ???? ???? ???? 上海地震臺網(wǎng)地震記錄圖 (2021年 5月 20日 18時 16分江蘇昆山 ) 臺陣定位結(jié)果 (2021年 5月 20日 18時 16分江蘇昆山 ) 2021年 9月 15日湯加 O： 23:04: Epc: S, W Ms: (資料來源 IRIS) 臺陣16個子臺記錄波形 P S 聚束波形 10 m 2021年 9月 15日湯加 震中距 20211215浙江桐鄉(xiāng)爆破 20211120常熟 地震 地震與爆破的識別 數(shù)據(jù)挖掘在地震工程中的可能應(yīng)用 ? 建構(gòu)筑物抗震性能評估 ? 強地震的長期預(yù)測 ? 地震震害預(yù)測 ? 地震震害損失評估 ? 地震安全性評價 ? ???? ???? ???? 目前，在地震預(yù)測中使用的數(shù)據(jù)處理方法仍然主要是一些常用統(tǒng)計方法。 7. 因子分析法 選擇九江 6個參量，即地震頻次 N (ML≥)、 b值、 η值、A(b)值、 Mf值和 Ac值進行因子分析。因子分析從一組觀測數(shù)據(jù)出發(fā)，通過研究其相關(guān)矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，找出對變量起支配作用的幾個互不相關(guān)的因子。 1979年江蘇溧陽 地區(qū)地震活動參數(shù)的主成分分析 在實際預(yù)報中，我們?nèi)绾螌⑸鲜龇磻?yīng)地震強度異常特征的指標(biāo)用一個綜合指標(biāo)來表示，本文根據(jù)主成分分析得到的主成分 Z i 和相應(yīng)的權(quán)值（貢獻率） e i 計算定義綜合指標(biāo) : 這里將根據(jù)累計貢獻率 Em＞ 85％確定最小主成分個數(shù) m (mp)。 6. 主成分分析法 選擇與地震活動強度有關(guān)的一些參量： 3級以上地震頻次 N(ML≥)、 b值、 η值、 A(b)值、 Mf 值、 Ac 值這 6個參量進行主成分分析。這些都給實際預(yù)報帶來困難。目前這類參數(shù)較多，同時它們之間還可能存在著一定的相關(guān)性。 基于粗集約簡的支持向量機集成方法 使用 RRESVM判斷地震序列類型 1:ΔM 2:Em/EΣ 3:P 4:b值 5:k值 6:Mmax 7: 使用 RRESVM判斷地震序列類型 在地震活動性分析中有許多預(yù)報指標(biāo)，如 b值、η值、 C值、 D值、 Mf值等。 ? 5組中都不出現(xiàn)的屬性 5， 7， 8， 9， 19， 22， 23， 24， 25， 27， 30， 32， 34， 35，36， 37， 38， 39， 40和 41為冗余屬性。 1：地震條帶； 2：地震空區(qū) (段 )； 3：地震活動分布 (時間、空間、平靜或增強 ) ； 4：前兆震 (群 )； 5：震群活動； 6：地震活動性指標(biāo) (綜合指標(biāo) A值，地震活動熵、地震活動度、模糊地震活動度 )； 7：地震強度因子 Mf值； 8：震級容量維 (D0值 )
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