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基于神经网络的强震中短期预测方法 被引量:5

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摘要 神经网络(neuralnetwork)是由大量并行处理的类似生物神经元的简单单元构成的复杂系统.通过调整各个单元之间的连接权值,神经网络可以被训练来表达一个特定的映射.这种作用是神经网络应用的基础.近十年来,神经网络已从理论研究进入实用,并且这个趋势还在不断地发展.本文提出了一种基于神经网络模型的强震预测方法.神经网络先从存在的地震演化序列或地震前兆学习,然后对未来的强震作中短期预测.提出了两个神经网络预测模型:一个是基于地震演化序列的神经网络预测模型EE,并将它用于中国大陆未来一年的最高震级的预测;另一个是基于地震前兆的神经网络预测模型EP,并将它用于华北地区未来(2年)强震发生时间的预测.结果表明,本文提出的这种基于神经网络的预测模型有一定的预测能力,并且使用方便,有较好的应用前景.
出处 《地震学报》 CSCD 北大核心 1997年第4期367-375,共9页 Acta Seismologica Sinica
  • 相关文献

参考文献6

  • 1沈心焯,朱照宣,刘式达.震级序列的GMDH建模[J].国际地震动态,1991(3):31-34. 被引量:4
  • 2杨锦英,地震预报研究论文集,1993年,89页
  • 3殷勤业,模式识别与神经网络,1992年,323页
  • 4王碧泉,八十年代地球物理学进展,1989年,100页
  • 5王碧泉,地震研究,1988年,11卷,3期,241页
  • 6黎令仪,地球物理学报,1985年,28卷,3期,303页

共引文献3

同被引文献177

引证文献5

二级引证文献56

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