地震預警是地震減災工作的重要途徑,而震級預估是整個地震緊急預警系統(tǒng)中重要且較為困難的一個環(huán)節(jié).目前,世界上多個國家和地區(qū)都已建立了各自的地震預警系統(tǒng),并且形成了特征頻率（τp和τc等）相關和特征振幅（Pd等）相關的兩類震級緊急預警的方法,但各有局限性.本文在已有的方法和理論基礎上,運用機器學習算法,將日本KIK和KNET臺網(wǎng)從2015年至2017年所記錄到的843條地震目錄,55426條記錄作為全數(shù)據(jù)集,設計、訓練出一套用于常見震級范圍的機器學習震級預估模型.與已有方法的預估結果相比,機器學習方法不僅使預估的整體誤差和方差下降,同時多臺聯(lián)合評估單一地震事件的截面方差也更低.本研究的結果顯示了機器學習算法在震級緊急預估問題上具有較廣闊的應用前景,同時也為較為復雜的深度學習類算法框架下端到端模型提供了實踐基礎和研究可能. 

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

NN神經(jīng)網(wǎng)絡結構示意圖

CNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構示意圖

全數(shù)據(jù)集地震事件

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Pd-τc相容性檢驗方法在觸發(fā)事件判別分析中的應用[J]. 張紅才,金星,李軍,陳智勇.  地震學報. 2017(01)
[2]地震預警震級計算方法研究綜述[J]. 張紅才,金星,李軍,韋永祥,馬強.  地球物理學進展. 2012(02)
[3]地震預警連續(xù)定位方法研究[J]. 金星,張紅才,李軍,韋永祥,馬強.  地球物理學報. 2012(03)
[4]單自由度系統(tǒng)地震動力反應的實時計算方法[J]. 馬強,金星,李山有.  地震工程與工程振動. 2003(05)
[5]四種計算地震反應數(shù)值方法的比較研究[J]. 金星,馬強,李山有.  地震工程與工程振動. 2003(01)
[6]地震成核相的實驗證據(jù)[J]. 馬勝利,馬瑾,劉力強.  科學通報. 2002(05)

博士論文
[1]地震預警技術研究及應用[D]. 馬強.中國地震局工程力學研究所 2008



本文編號：3725109