地震預(yù)報(bào)論文：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1、地震預(yù)報(bào)論文：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【提示】本文僅提供摘要、關(guān)鍵詞、篇名、目錄等題錄內(nèi)容。為中國(guó)學(xué)術(shù)資源庫知識(shí)代理，不涉版權(quán)。作者如有疑義，請(qǐng)聯(lián)系版權(quán)單位或?qū)W校?！菊康卣鹗瞧茐牧ψ顝?qiáng)的自然災(zāi)害之一,嚴(yán)重威脅社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生命財(cái)產(chǎn)安全。中國(guó)又是世界上地震活動(dòng)最強(qiáng)烈和地震災(zāi)害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一。因此,地震預(yù)報(bào)是當(dāng)代地震學(xué)研究中的重要課題。由于引發(fā)地震的因素很多,產(chǎn)生機(jī)理復(fù)雜,且具有高度非線性,很難用動(dòng)力學(xué)方程描述。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性處理能力,與傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法相比具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)未來地震震級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè),并將SOM和RBF兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)

2、合,有效提高了預(yù)測(cè)精度,對(duì)地震預(yù)報(bào)工作具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文所做的主要工作如下：(1)圍繞地震預(yù)報(bào)中存在的問題,討論了地震預(yù)報(bào)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀及相關(guān)原理方法,針對(duì)傳統(tǒng)地震預(yù)報(bào)方法存在的缺陷,提出了將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于未來地震震級(jí)預(yù)測(cè)的新方法,以求減少預(yù)報(bào)過程中人為主觀因素的影響,提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度和可信度。(2)針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中預(yù)報(bào)因子的選取對(duì)預(yù)測(cè)精度的重要影響,本文采用了目前地震預(yù)報(bào)中最有效的測(cè)震學(xué)前兆指標(biāo)作為預(yù)報(bào)因子,選取了我省地震較多的閩粵贛交界地區(qū)及東南沿海作為研究對(duì)象,通過軟件計(jì)算和人工復(fù)核州結(jié)合的方式保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠。(3)針對(duì)本課題的評(píng)測(cè)樣本數(shù)量有限且分布不均勻的情況,先

3、使用SOM網(wǎng)絡(luò)對(duì)地震預(yù)測(cè)因子進(jìn)行分類,再對(duì)各樣本類分別構(gòu)建RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。避免了BP網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小值的缺陷。(4)將測(cè)試樣本作歸一化處理后,代入由SOM和RBF網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的組合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類、學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè),直到滿足誤差要求為止。再經(jīng)過反歸一化處理后,得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。結(jié)果表明,該方法對(duì)未來地震震級(jí)的預(yù)測(cè)取得了較好的效果,在實(shí)際地震預(yù)報(bào)應(yīng)用中具有可行性和合理性?！娟P(guān)鍵詞】地震預(yù)報(bào)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；【篇名】基于SOM自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)報(bào)技術(shù)研究【目錄】基于SOM自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)報(bào)技術(shù)研究摘要3-4ABSTRACT4-5第1章 緒論9-

4、161.1 課題背景91.2 研究意義9-101.3 研究現(xiàn)狀10-141.3.1 地震預(yù)報(bào)的研究現(xiàn)狀10-111.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史11-131.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地震研究中應(yīng)用的歷史與現(xiàn)狀13-141.4 論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排14-16第2章 地震預(yù)報(bào)方法研究16-192.1 經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)方法16-172.2 概率統(tǒng)計(jì)方法172.3 模式識(shí)別方法17-182.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法18-19第3章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論19-343.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述19-243.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念193.1.2 神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)19-233.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)23-243.2

5、自組織特征映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-263.2.1 SOM網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介243.2.2 SOM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)24-253.2.3 SOM網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法25-263.3 徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-293.3.1 RBF網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介26-273.3.2 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)27-293.3.3 RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法293.4 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)29-343.4.1 概述29-303.4.2 MATLAB中的SOM網(wǎng)絡(luò)30-323.4.3 MATLAB中的RBF網(wǎng)絡(luò)32-34第4章 地震數(shù)據(jù)的預(yù)處理34-464.1 地震數(shù)據(jù)的選取34-354.2 預(yù)報(bào)因子的選取和計(jì)算35-464.2.1 余震序列的剔除36-374.2.2 地震累計(jì)頻度的計(jì)算374.2.3 地震能量釋放累計(jì)值的計(jì)算374.2.4 b值的計(jì)算37-384.2.5 前兆震群的判斷38-394.2.6 地震條帶的判斷39-444.2.7 地震活躍期的判斷444.2.8 相關(guān)地震區(qū)地震震級(jí)444.2.9 小結(jié)44-46第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)報(bào)應(yīng)用研究46-555.1 研究的基本流程46-475.2 預(yù)報(bào)因子的歸一化47-495.3 基于MATLAB工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及震例分析49-555.3.1 SOM網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)49-505.3.2 RBF網(wǎng)絡(luò)模