神经网络模型在地震预报中的某些应用

本文介绍了人工神经网络模型以地震活动性指标为基础应用于地震预报的一些最新研究结果，选用多层前向神经网络模型及ＢＰ算法，其输入取不同的地震活动性指标的集合，输出为某一指定地区在未来时段内可能发生的最大地震的震级，以华北及首都圈地区为例，用多组不同类型的地震活动性指标进行学习与检验，结果表明，利用人工神经网络模型对未来时段震级预报的符合率较高，内检预报符合率可达１００％，外推预报符合率达到６０％以上。     

南北地震带地震活动强度变化特征及其神经网络模型

南北地震带是中国大陆的一条主要活动地震带, 20世纪以来有很多大地震集中发生在这条地震带上。为了进一步探讨南北地震带地震活动强度变化的规律并对其进行中期预测,在研究了南北地震带逐年最大地震强度演化特征及其机理的基础上,建立了南北地震带地震强度序列变化的一种模式,建模中采用了人工神经网络技术,并提出了一种简易实用的能够获得较隹预测效果的确定神经网络输入窗口大小的方法。结果表明: 南北地震带的地震活动具有强弱分期轮回的特征; 用人工神经网络建模的预测结果与实际资料的对比检验中误差较小,因而该模型可作为南北地震带地震活动强度变化的预测模型。     

基于BP神经网络的地震伤亡人数评估体系研究

本文综合考察了地震中影响伤亡人数的各种因素,提出了一个地震伤亡人数的预测模型,可为地震应急工作提供指导与参考。该模型基于BP人工神经网络,需要结合利用地理信息系统（GIS）、人口数据、历史地震数据等,来完成预测每次地震中的伤亡人数。     

人工神经网络在潜在地震危险区估计中的应用

利用环境剪应力较高的地区较容易发生中强地震这一原理,提出了将人工神经网络应用于估计潜在地震危险区的方法。由于该方法是通过人工神经网络技术提前1~2年预测某一地区未来环境应力值的变化来估计潜在地震危险区,因而可大大提高估计的准确性。该方法今后在多震地区的预报工作中值得一试。     

四川强地震活动的可公度性初探

强地震活动表现为周期性或准周期性,在地震预测实践中用地震活动的分期、分幕来区分,也可用数学上的可公度性来研究强地震三要素之一的时间要素。     

利用地震活动图象判断现场震情趋势

本文根据地震活动性方面的研究成果和近年地震现场工作的某些经验,提出了在地震现场震情分析中,如何利用震前地震活动异常的分析来判断已经发生事件的性质和估计未来的地震趋势。     

川滇地区主要活动断裂的活动特征及其近十年的地震活动性

以近10几年的地震目录为基础,对川滇地区主要断裂带GSHAP地震危险性评估的预测结果与近十几年来的实际地震活动性进行了对比。结果表明,小江断裂以东的昭通地区以及滇西内弧带中段的哈巴和玉龙雪山东麓断裂带近年来的地震活动性较强,与GSHAP的评估相符;龙门山断裂带和怒江断裂以西的盈江地区近年的地震活动性较强,其活动性在GSHAP中被低估;而在GSHAP中确定的高危地区,如澜沧江断裂、小江断裂、红河断裂、鲜水河断裂周边区域,近十几年内的构造活动低于预期,如红河断裂与澜沧江断裂近年来的地震活动性较弱,而怒江断裂只在南端的保山等地区有较强的地震活动性。     

龙泉山断裂带地震活动性浅析

通过对龙泉山断裂带东坡断裂和西坡断裂的地震活动性研究,表明该带是一条活断层。历史地震记载和现今地震活动均呈现沿断裂带分布,地震活动呈现周期性和南北跳迁的特点,近10年来地震监测资料表明该带地震活动在增强。     

利用人工神经网络理论对地震信号及地震震相进行识别

根据人工神经网络理论,初步研究了工人工神经网络地震信号及震相进行识别的能力。为了进行识别,将三分向地震资料的矢量模作为神经网络的输入。     

试用地震活动度S研究四川地震活动水平

地震学界经常运用地震活动性来描述一个地区地震活动水平,但什么样的水平算强,什么样的水平算弱,一直没有公认的定量的描述。最近谷继成等同志,根据模糊集合的模糊熵和欧几里得距离等数学概念,引入了一个新的模糊概念——地震活动度S,用它来定量地描述地震活动性的强弱程度。地震活动度S包含了地震活动的时、空、强三要素,即包含了地震频度、平均震级以及震中空间分布的效应。谷继成等同志对全球1899～1984年间的地震活动度进行了计算,发现近一百年间,全球     

试论震情网络://c

本文在过去对震情窗口、震情地带作应用研究的基础上,根据一震有多窗、多带反应的观测事实,进一步提出并讨论了建立起结合窗、带而综合利用的震情网络的问题。为了方便,把它分成了一级和二级两个层次的网络,以便适用于长时间、大范围的大形势的趋势预报和短时间、小范围的短期预报。文中在简单讨论了震情网络的物理意义后认为,应用这种简便易行的办法来观察和提取大地震前面上的震兆信息,以便在时间和空间上为震情趋势的分析判断提供可靠的依据,无疑具有它一定的现实意义。      

神经网络方法在爆炸地震震中定位方面的应用

地震定位过程中,由于地球介质的不均一性以及台站局部地质条件的复杂性,使震中距和地震波走时呈非线性关系。利用通常地震定位方法所确定的爆炸地震震中位置和实际震中存在２０～３０ｋｍ偏差。人工神经网络具有高度非线性映射功能,可应用于地震震中定位。应用ＢＰ（反向传播）神经网络确定远场爆破地震震中的实例表明,所确定的震中位置和实际震中位置偏差在８ｋｍ以内,外延预测确定的震中位置和实际震中位置偏差小于１８ｋｍ     

某水库的地质构造和蓄水后地震的分析

主要介绍了某水库区域的地质构造背景情况。根据台网监测的地震资料显示,该水库蓄水后近库区地震活动频繁,并且与水位的升降有一定的关联。通过对蓄水后的大量地震资料进行分析对比,认为该水库地震的基本特征符合快速响应型水库地震。     

基于BP人工神经网络的潜在震灾预测系统

结合人工神经网络自身的特性和地震灾害预测研究的特点,应用BP人工神经网络模型,建立了潜在地震灾害预测系统。利用大样本数据对网络进行了训练,形成了有识别和记忆功能的非线性预测系统。通过对网络的测试和检验,论证了该系统在预测潜在地震灾害上的可行性和有效性。同时,从测试精度出发,探讨了这种预测网络存在的不足,并给出了相应的改进建议。虽然提出的神经网络模型预测精度还有待提高,但其量化指标仍可为地震灾区政府抗震减灾工作提供参考。     

双轴压力下岩样自电位变化实验的新结果

利用伺服控制双轴加载系统,采用阵列式布局的应变、自电位测量方法,对岩石样品弹性变形阶段和破坏过程中的应变和自电位进行了实验研究. 结果表明,在突然加卸载、黏滑和岩样破裂几种特定情况下,自电位和应变场均出现了互相关联的脉冲状突然变化,且具有相当大的空间展布. 尽管有时应力σ值相当高,但当应力变化率γ= dσ/ dt为零（恒载）且保持正、负常数（匀速加、卸载）时,自电位始终没有异常出现. 反之,无论γ的增量Δγ为正值或负值,当γ突变,即对样品进行突然加卸载的时刻则出现了脉冲状自电位信号ΔV,Δγ的正或负对ΔV的影响是相反的. 分析表明,应力突变时ΔV与Δγ的异常幅度成正比. 应力突变和岩石破裂过程中自电位明显的时空变化意味着,孕震区附近如果自电位有突变,就有可能观测到相关的自电位前兆和同震变化, 并可能出现同步的应变变化,这给地震的自电位和应变前兆方法提供了实验证据.     

甘肃地区sPn震相研究及其震源深度计算

通过对甘肃2012年5月2个M〉4．0级地震的震相分析,得出在震中距大于300km时,甘肃数字地震台网部分台站可记录到较清晰的sPn震相。采用sPn和Pn震相确定震源深度的方法,重新计算震源深度,并和甘肃地震台网中心所得的结果相比较,证明了该方法的可行性。     

中国大陆微破裂过程和应力图案的变化

本文通过对我国大陆东经97°以东地区,1972—1978年发生的17,000多次M≥2.0地震的活动率(d值)和震级-频度关系(b值)的时空扫描,研究了我国大陆的微破裂过程及其与大地震的关系,并认为区域性的b值扫描图在很大程度上反映了区域应力图案的变化     

太行山断裂带南端的地震纵波速度结构分析

断裂构造的活动是地震的成因之一。断裂构造上的小震速度结构分布为人们准确提供了地下壳质结构模型,为断裂的活动性分析提供了依据。文中结合太行山南端的地震台网监测资料,利用小震P波走时数据,通过震源和速度结构的联合反演,确定了太行山断裂构造南端的三维速度结构模型。结果表明: 太行山山前断裂带的西侧存在NNE向断层,速度结构平面分布显示低速区沿断裂带呈条带状分布,太行山隆起区沉积层厚度由8km左右逐渐减薄为2km左右,同时受西侧作用力的影响地壳厚度逐渐增厚。     

用人工智能方法估计东南沿海地震带的地震活动趋势

本文提出了对东南沿海地震带地震活动趋势的一个预测，采用了人工神经元网络技术来获取有关地震活动涨落起伏韵律性的知识。网络训练的样本是用一个沿地震时间历程滑动的时间窗采样获取的。网络经济足够多次数的学习，很好地记忆了资料序列中蕴含的时序特征。结果表明，东南沿海地震带的地震活动将在当前的剩余释放阶段延续二十年左右，然后转入下一个积累释放阶段。