基于DBSCAN的地震电离层扰动异常数据检测方法

电离层扰动变化可以作为地震的短临前兆,为提升电离层扰动数据分析准确性,剔除异常数据,提出了基于DBSCAN的地震电离层扰动异常数据检测方法。首先利用DBSCAN方法的中心思想,分析电离层扰动数据,结合无线传感器网络数据的特点,将欧式距离设定为指标,对比不同电离层扰动数据并进行划分聚类,然后计算地震电离层扰动数据相似度。再利用DBSCAN方法提取相关的环境特征集,通过特征集实现地震电离层扰动异常数据检测。最后实验分析与传统方法相比,运行时间、误报率、漏报率以及检测率的对比结果。结果表明：所提方法的所需时间短,误报率和漏报率明显降低,检测率大大提高。     

地震前兆仪器实时数据动态与异常报警

利用后台多线程与事件触发技术,实现对地震前兆仪器实时数据的动态展示;通过对实时数据进行长短窗比值与4倍均方差、时均值、日均值等计算,实现实时数据的异常报警功能,并将该功能模块封装成独立控件供用户使用。该控件可实现对全国所有支持实时采集的前兆仪器进行实时数据采集与动态曲线绘制,可实现对各仪器测项实时曲线的浏览观测,具有自动连接、断网重连、网络状态显示、数据异常报警等功能,同时起到仪器监控的目的。     

前兆观测异常数据检测方法研究

借鉴数据挖掘中的算法,本文设计了一种前兆时序模式表示方法,利用该方法可以快速检测数据序列中大幅突跳、阶跃等比较明显的异常数据。实际观测数据应用结果表明,该方法对于大量数据的异常检测效率很高,对前兆数据的预处理工作具有积极意义。     

形变观测数据的多异常形态统一识别

地震前兆数据中的形变观测数据变化复杂,地球物理场变化和环境干扰等信息识别与剔除是与地震相关现象分析的关键.传统的信号识别主要采用回归分析、经验模态分解、频域信号分解等方法,但它们难以统一识别高幅值变化(尖峰、阶跃)与高频变化波形.本文利用信息熵参与形变时序数据的自动化分段构造子序列,一定程度上避免了这两种波形被分割的弊端,然后以统计描述方式表达子序列,最后利用角度异常因子(Angle-Based Outlier Factor,ABOF)和局部异常因子(Local Outlier Factor,LOF)构建对数函数定义离群点,以解决统一识别高幅度变化与高频率变化的问题.实验表明,对于特征向量维度变化的情况,LOF-ABOF算法的计算效率呈线性变化关系;在特征表达策略改变的情况下,该算法对高幅值变化和高频变化的异常识别效果良好.本文所提供方法可以检测出高幅值变化与高频率变化的异常形态,为地震前兆数据中形变观测数据"前兆信号"的识别提供指导与参考,为深入认识地震现象及其产生机理奠定基础.     

承德地区形变资料前兆异常特征及映震能力分析

主要通过Nakai拟合、振幅因子以及非潮汐拟合常数3种方法对承德地区各个台站的各形变手段所得数据拟合处理,进行前兆异常分析,同时与该地区异常有效评价范围内的地震联系在一起,分析地震前兆异常与地震之间的关系.通过分台站、分手段、分拟合方法对各形变仪器映震能力进行R值评价,指出了形变异常观测在地震监测预报应用过程中存在的优...     

基于LSTM-RNN的地震前兆数据异常检测新方法（英文）

研究地震前兆数据的异常变化是地震短临预测的基础,本文提出一种地震前兆数据的异常智能检测新方法,利用长短期记忆单元的递归神经网络(LSTMRNN)构建数据趋势变化预测模型,通过模型预测的误差来提取数据的异常变化。该方法不需要对原始数据进行预处理,也不需要对异常数据判断的经验积累,适用于各类不同长度的地震前兆数据异常检测。通过使用三类真实的前兆观测数据的进行方法检验,将机器检测结果与人工识别结果进行对比分析,试验结果表明,基于LSTM-RNN的异常检测方法能够准确识别各类异常,可以代替人工用于地震前兆数据的异常检测。     

芜湖皖28井水位异常综合分析

针对2011年芜湖皖28井水位破年变异常,系统梳理该井相关资料,利用水位变幅、相关性分析及相对变差率进行分析.结果表明,该项异常信度较高,反映区域构造活动信息,是周边几次中等强度地震的共同前兆.通过剩余曲线、从属函数等数学方法,对该井历年水位观测数据进行异常识别.研究表明,该井水位异常主要表现为短期异常特征,与该井孔西北、西南侧中等地震有较好的对应关系.     

华北地区地震异常前兆信息场演化特征及其与地震关系的研究

在对地震异常前兆信息量先前研究的基础上,进一步给出了描述各种地震异常前兆信息量的普适性综合数学表达式.从大量震例资料入手,再次研究了地震异常延续有效性的问题,进而建立了地震异常持续有效时间与延续有效时间的数学关系式.收集整理了1980～1997年华北地区水化、形变、地磁、应力、水位、地电等371个观测项目、上百万个前兆观测数据,对每一观测项目逐一计算了它们的地震异常前兆信息量.研究了华北地区近20年的地震异常前兆信息场的演化特征及其与地震的关系,建立了华北地区Ms≥5地震的中短期综合预报指标体系,经R值评分检验,表明该地震综合预报指标体系在中短期地震预测中具有一定效果.     

地磁前兆异常的动态从属函数

地震前兆涉及到多种地球物理观测方法,且计量单位各不相同,因此,各类前兆异常之间无法进行直接的定量对比,这给地震预报研究带来了困难.应用异常从属函数值（无量纲量）可统一规划不同性质、不同计量单位的地震前兆异常.本文通过研究地磁资料从属函数,发现1995年9月20日山东苍山Ms5.2级地震前有明显的前兆异常.增强了对地震前兆异常的识别能力,文中提出该方法在地磁场研究中应注意的问题.     

蒙城地电阻率数据异常变化的应对措施

当地震前兆观测数据出现异常变化,特别是电阻率出现下降变化(范莹莹,2010)时,及时进行相应的检查、巡视和数据分析,是前兆异常核实工作的重要内容.针对此次数据变化,我们通过一系列的检查工作,初步排除观测系统、观测环境等因素.同时指出,本次数据变化时间短、幅度较小,目前尚无充分证据证明该变化属于震兆异常.     

高灵敏度电子地震预警器故障检测方法研究

传统基于时间序列数据挖掘的故障检测方法,缺少高灵敏度电子地震预警器灵敏度分析,故障检测率低。提出新的高灵敏度电子地震预警器故障检测方法,根据高灵敏度电子地震预警器的结构,采用质量块、铰链和延长梁构建其力学模型,得到电子预警器的灵敏度表达式,根据该表达式建立多信号模型相关矩阵,得到故障优先概率的故障源耗费,采用基于故障模式故障概率的改进多信号模型检测方法（包括故障模式概率均分法和故障模式概率优先法）,计算得到电子地震预警器故障概率表达式,实现电子地震预警器故障检测。实验结果表明,所提方法对电子地震预警器TE过程中G和I两个指标的故障检测率分别为0.989、0.905,对PL过程的故障检测时刻为180 s、故障检测率为0.412 8,都高于传统基于时间序列数据挖掘的故障检测方法,说明所提方法具有较高的故障检测性能。     

考虑属性和空间逻辑的地震灾情数据清洗器设计与实现

针对目前地震灾情信息普遍存在的质量问题,根据灾情数据的属性逻辑,采用逻辑分离的清洗框架中基于规则引擎的数据清洗方法进行初步清洗;再从灾情数据的空间逻辑关系出发,通过聚类分析进一步修正数据中存在的错误,弥补基于逻辑分离的清洗框架在孤立点异常检测方面的不足。基于上述规则引擎与空间聚类相结合的清洗技术,设计并实现了一种考虑属性和空间逻辑的地震灾情数据清洗器,并应用于2017年"8·8"九寨沟7.0级地震,分析四川省地震灾情快速上报接收处理系统接收到的客观震感灾情信息。结果表明:地震灾情数据清洗器可快速检测并修正异常的灾情信息,有效提高接收到的灾情数据质量。     

网上前兆数据动态时间变化无人值守警视系统

在Windows环境下开发了应用软件“网上前兆数据动态时间变化无人值守警视系统”。该软件基于安徽省前兆数据传输网上的14个台站、各学科(117个测项)前兆数据格式等特点,随时间的递增自动循环完成检索、汇集、处理、初级分析、绘制和显示时间变化曲线、报告缺测缺记时效等任务。能快捷、可视化地监知各台站、各学科前兆数据的时间变化情况。     

适用于低延时实时数据传输的地震数据压缩方法

随着数字地震台站数量的增加、数据传输手段的多样化以及地震预警系统的发展,对地震数据实现有效的实时压缩对数据传输显得十分重要.本文提出一种支持低时间延迟(数据传输间隔小于1 s)数据传输要求的实时数据压缩算法.通过理论估算和实际地震数据检验,该方法高效、易实现,适用于地震预警等领域.     

基于混编的地震前兆数据可视化系统

随着地震前兆台网数字化改造的不断发展,工作人员对地震前兆软件海量数据处理能力的要求不断提高。基于混编的地震前兆数据可视化系统所采用的混合编程模式,与传统方法相比,同时兼具了更好的友好人机界面、更强大的数据分析可视化能力等优点。实验表明,该系统能提高地震前兆工作的效率与质量,具有很好的可行性和高效性。     

砂层应力数据在地震前兆 Oracle 数据库的实现

针对砂层应力仪未正式接入地震前兆台网观测系统的现状,基于 Oracle 数据库的设计,使砂层应力数据能够存入地震前兆 Oracle 数据库,填补砂层应力观测数据在地震前兆台网 Oracle 数据库系统的空白。     

重庆地震应急资料产出系统研发与应用

地震应急资料具有较强的时效性、专业性和多学科融合的特点。中强地震发生后启动应急响应,工作人员需在短时间内产出多学科、跨领域、多手段的专业地震会商资料。以地震会商系统为平台,利用其灵活开发、自动计算和智能分析的优势,建立地震应急资料产出系统（包括会商资料处理模块、应急图件产出模块和震情报告生成模块）,通过地震触发,根据预设流程和报告模板,自动产出专业报告,为震情形势研判和震后应急救援提供专业可靠的应急资料,最大限度地发挥应急救援和灾损评估的效能。     

基于LSTM的震后通信数据异常检测分析

震后通信数据会发生异常变化,通过对通信数据异常进行分析,有助于提供有效的灾情数据以及更好地了解震后产生的影响,进而有效地为抗震救灾提供辅助支持。本文基于LSTM对震后的通信数据异常进行分析,研究内容主要包括通信数据流预处理、基于LSTM的异常检测模型以及数据分布变化检测模型。结果表明,本文模型能够对通信数据的异常变化进行识别,为后续的灾情分析提供数据。     

地震预警示范系统试运行月报产出软件设计

为提高河北省地震预警示范系统试运行月报产出质量,加快产出速度,减轻人员负担,基于JAVA技术,设计月报产出软件,通过对烈度计台站延迟数据和运行数据的分析,借助POI工具、MYSQL数据库和JFreeChart,实现月报产出、历史数据查询、数据可视化展示等功能,解决了月报产出周期长、历史数据查询不便、数据展示模式单一等问题,为地震预警示范系统试运行提供有力支持。     

手机端地震预警研究进展与展望

传统地震预警方法通过在地震频发区域部署高密度地震监测台网,进而构建区域地震预警系统。但此方法所需投资较高,同时还需要政府和不同行业间的密切合作,使得大部分位于地震频发区域的国家和地区无力支撑地震预警系统的建设与运维。随着微机电系统技术的发展以及智能手机的普及,地震预警技术出现了新的研究方向,利用智能手机开展地震预警具有巨大的发展潜力。迄今为止,国内外已研发完成多款诸如MyShake、i-jishin之类的手机端APP地震预警软件。本文详细描述了利用手机端内嵌MEMS芯片开展地震预警的研究进展,较为系统地总结了在手机端进行地震预警时所涉及的处理流程以及相关算法。