基于MATLAB的BP预测模型在地震前兆预测中的应用研究

依据神经网络理论,基于MATLAB的神经网络工具箱建立了一个BP神经网络预测模型,并通过对陕西省地震前兆数据的预测分析来检验模型的效果,实验结果证明该模型用于地震预测的可行性,操作简单灵活,直接面向用户。具有很好的应用价值。     

世界分区强震与中国地震的相关性研究

根据全球板块构造学的观点，将全球强震活动区划分为17个地震带．用地震活动性指数A(b)作为对应的地震活动水平的标量，引用逐步回归统计分析方法，求出用世界强震资料预测中国华北未来一年内地震危险性的经验公式．      

中短期强震危险地点的跟踪预测

系统研究强震前活动及各种前兆空间上的演化特性，提出确定危险区，危险地段，危险地点的基本原则，顾及地质背景及前兆的时序特点，提出用累积危险度跟踪预测强震危险地点的方法，并在对唐山地震及大同地震的验证中收到预期的效果，累积危险度的高值葬，是未来强震发生的地点。     

PP聚类在震群分析中的应用研究

以1972——1992年新疆98个震群为样本，用U，K，最大地震序列的能量比等8个参数作为测量震群形态的特征量，应用PP聚类方法对它们进行了数值聚类分析．结果表明:这98个震群大体可分为A，B，C，D四类．A类震群有24个，其中18个震群发生后，未来12个月内，震群周围有强震发生；而在共计61个C，D类震群中，只有7个在震群发生后，未来12个月内，震群后周围有强震发生；B类震群后的强震发生率仅为3/11，可见，采用PP聚类方法，能有效地识别出前兆震群(A类)，正确地判断震群周围地区的中短期地震趋势． PP聚类方法是一种有效的新兴分类法，能广泛地应用于地震序列的类型判别等多项分类中．      

地震前兆场物理模式与前兆时空分布机制研究(二) ——强震孕育时应力、应变场的演化与地震活动、地震前兆的关系x,auto,auto,415px);}style> hf=httprztl.com >business

分别研究构造块体内有多个震源体和单个震源体孕育时，应力集中过程、时空分布规律及其与地震活动、地震前兆的关系．结果表明:① 当区域应力场增强到相当水平时，破裂开始在某个或某些块体内发生，区域应力场将随着时间而变化，强震的成组性是这个动态应力场演变的结果．在此过程中，多个高应力集中区的存在与发展，有可能导致震前异常与地震关系的多样性；② 孕震块体的应力变化过程一般显示出非线性，在经历了长期弹性变形后，从进入非弹性变形阶段到主破裂前，可能经历不止一次的非弹性变形与断层软化过程；与此相应，孕震块体中的应力、应变场要表现出复杂的时空演化图象；受应力、应变控制的地震前兆场必然表现出多方面的复杂性.      

地震序列的后续显著地震的预测研究

研究了我国大陆37次6级以上地震序列的后续显著地震的时间分布特点及其跟踪预测方法．结果表明:跟踪地震序列应变释放随时间的变化是预测后续显著地震的一个重要途径；而对于超晚期强余震的预测，则需要从区域地震活动性分析着手．      

前兆性地震平静研究

作为一种重要的强震前兆现象， 地震平静有可能提供关于地震位置、时间和大小的有用信息，在地震预测中将具有重要作用.为全面了解地震平静这一极具希望的前兆现象，本文将详细地阐述地震平静的定义、研究方法、存在规律、模型及其可能的物理机制，并对存在的问题与未来的发展提出初步的设想.     

地震成因的综合模型和强震预报

根据以往研究的地震孕育和发生的３个模式提出了地震成因的综合模式、地震前兆指标和预报方法。综合模式由７个单元组成：震源、震源端部的２个调整单元、震源顶部和底部的２个软弱层（这些单元均位于上岩石圈）以及下岩石圈的两个深部剪切蠕滑断层（一个与震源断层面垂直立交，另一个与震源断层面同面立接）。这７个单元组成了导致强震后果的结构。在构造力源作用下每一个单元围绕震源运动。最终使震源区破裂和发生强震。根据这个模式各种地震前兆异常区的演化与模式中震源与其它各个单元之间的差异性有关，与调整单元、调整层、深部剪切蠕滑断层之间的差异性有关。这种差异性使不同时间或同一时段多个异常区、带边界的交汇点或连接区预示未来强震位置。在孕震后期，震源系统某些单元之间的相互作用增强，并形成正反馈，前兆异常随时间的变化出现起伏加剧。根据总结，强震大多发生在第３次起伏加剧的峰值处和峰值后并得到Ｍ＝４．２９＋０．１１ｔ式中ｔ为起伏加剧的异常时间，以月为单位。由上述指标可以作出强震的中短期预报。在文章最后我们以唐山地震为例展示了综合模式在地震预报中的应用     

唐山和澜沧地震序列震源区应力场的对比分析

以唐山地震序列167次MS4地震的震源机制和澜沧地震序列163次中小地震的震源机制为基本资料，系统分析了各自震源区应力场的状况．结果表明，震源区应力场的方向稳定，没因发生强震序列造成显著的改变．余震机制解的优势空间取向与主震机制解相近，受主震及强余震影响，部分余震机制解有所偏离，但偏离程度随时间减小．唐山和澜沧序列中优势取向的机制解占全部解的比例相当，暗示构造应力场对强震序列的控制作用大体相同．经震源机制的聚类分析发现，唐山较澜沧序列类型多、取向分散，分析认为是唐山地区参与活动的构造比澜沧地区参与活动的构造复杂所致．      

强震前后地壳形变场动力学图象及其参量特征研究

依据地壳形变动态监测数据,应用图象动力学方法,研究了唐山（1976）、丽江（1996）等强震前后地壳形变场动力学图象及分数维和多断层整体活动水平等参量的演化．结果表明:震前形变场降维有序和震前多断层加速运动两种时空特征,可能是孕震过程进入非线性阶段后变形局部化和断层软化所致．它们在几次强震前重复出现,具有重要的地震前兆价值．      

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。     

用于地震危险性分析的统一的伊朗地震目录

地震活动性分析把记录的地震事件作为基础数据．我们提供了一个伊朗及其邻近地区的统一地震目录用于伊朗的地震危险性分析．由于最大可信地震的复发时间不能直接从mb估算，对不同地震构造区，我们建立了经验关系，将mb转换为MS，它是我们需要的震级标度．地震目录完整性研究表明，许多中、小地震被遗漏，特别是在历史上和仪器记录早期．      

基岩地震动的随机模型及其参数确定

地震工程界对随机地震动已进行了40多年的研究，提出了多种较好的随机过程模型，其中最具代表性的是日本学者金井清(Kanai)(1961)提出的过滤白噪声模型．进一步，欧进萍等(1991)在评述既往随机模型基础上，提出了地震地面运动的过滤有色噪声模型．然而，这些模型都存在一个最大的问题，就是不能合理确定模型中反映地震强度的参数————谱强度因子S0. 随机地震动研究的基础是强震记录，基于地面强震记录，人们对地震地面运动随机模型进行了大量的研究，其中对基岩地震动的模拟还有很多需要解决的问题．本文在基岩强震记录统计基础上，研究基岩地震动的随机模型和模型参数，为建立工程抗震的合理地震动模型奠定基础．      

由前兆台站观测信息预测强震地点的途径探索——以汶川8.0级地震为例

基于地震前兆台站观测的异常信息预测强震发生地点,是地震预测研究的薄弱环节之一.例如,在日常震情分析预报中,通常将多种异常现象的相对集中区作为未来可能的强震震中所在区域.但在实际操作中,面临诸多困难和较大的不确定性.     

地倾斜前兆资料特征选择及分类效果的研究

借鉴非线性科学的认识观和模式识别中的数字特征筛选法，综合使用地倾斜前兆序列的物理、数字特征，以高维空间数字特征及其结构关系代替单一特征指标刻划序列的动态变化，通过识别分类研究倾斜前兆序列与地震的对应关系．      

地震序列中“转折时间t0”的力学意义及作为前兆性特征参量的探讨

本文提出了一种利用地震序列“转折时间ｔ０”来判断震源区附近介质粘性系数η相对大小的方法。η的相对大小一方面反应了地震序列持续时间的长短，另一方面又隐含着地震类型的信息，于是，本文探讨了将ｔ０作为分析地震序列持续时间和估计震源区附近发生后续强震的前兆性特征参可能性。     

地震与太阳、月亮位置的关系(二)——强震余震序列的某些时间特征

研究了强震余震序列的地震发生时间的分布特征.中强余震的发震时刻的日月地方时角的分布表明，其发震时刻受到以日月位置的调制性影响，存在抑震时区．对比了前震序列和余震序列的抑震时区的差异，初步分析了可能的机制．确定了预测地震发生时间的最大可能的精度范围．      

地震序列类型预测的遗传程序设计方法

提出预测地震序列类型的遗传程序设计方法，并选取一组实例作为研究对象，验证了该方法的可靠性．结果表明，遗传程序设计方法性能良好，可望成为地震序列类型预测的有效工具．      

地震序列震级结构的特征研究

通过对严格选取的我国大陆1965年以来的108个地震序列震级结构特征的研究,分析了大多数地震序列震级结构不符合古登堡-李克特(G-R)关系的原因,提出了分段拟合地震序列震级结构的方法,并着重研究了分段拟合震级结构在大震级段的特征值．其中特征震级百分比 f 和大震级段斜率b2的特征意义最为显著,它们对于不同类型的地震序列是有差别的．结果表明,有52.8%的地震序列震级结构的N-M图象在不到80%最大震级处开始不符合G-R关系,而且只有18.5%的地震序列震级结构在大震级段N-M关系呈下降趋势．当b2＜0或0b2＜3.0而 f 又较小时,地震序列除主震外强震发生得较少;当b23.0时,地震序列往往伴有多次强震发生;当0b2＜3.0而 f 又较大时,地震序列除主震外,比主震小一些的中等地震发生得较多．      

支持向量机方法在地震短期预测中的应用

支持向量机方法是基于统计学习理论提出的一种机器学习方法,在处理小样本、非线性问题方面有着很强的优势。而地震的孕育发生过程是一个复杂的非线性动力学系统,地震数据时间序列的变化更呈现非线性、不规则等特征。本文系统地分析了天津及其周边地区多种前兆现象,选取反映2至3个月短期情况的前兆测项,使用支持向量机分类方法建立地震综合预测模型,初步结果表明这种方法在地震短期预测中有一定的应用前景。