基于BP神经网络的地下水位预测系统设计

为了解四川德阳地下水位动态,进而分析地震前兆动态,本文设计了一个基于BP神经网络的地下水位预测系统。采用SWY-Ⅱ数字式水位仪对德阳地下水位数据进行采集。根据采集的2015年水位数据,利用BP神经网络对地下水位变化进行预测,以一年的采集数据进行训练和测试,采用3个输入节点、1个输出节点设计了BP神经网络结构。为了进一步验证本预测系统,本文对2017年7月1日—10月26日地下水位情况进行了预测。实验表明:该方案能有效实现地下水位的预测,为地震前兆工作提供可靠数据。      

成都地震基准台及其下属台站地磁干扰类型和数据预处理分析

利用成都地震监测中心站及其下属台站的地磁观测数据,分类统计了八套GM4仪器出现的各类干扰,并对干扰数据的预处理办法进行了研究.这些台站目前存在的地磁干扰主要有空间电磁影响、直流高压输电、地电阻率、地铁轻轨、电源故障、仪器故障、雷击、人为、车辆和基建工程干扰.通过利用预处理方法,可以剔除观测数据中特定的干扰信息,从而提高...     

四川姑咱海子泉水氡数据动态特征研究

系统梳理了四川姑咱海子泉1971—2023年水氡连续观测数据,通过与降雨、气压、气温等对比分析,探讨了水氡数据干扰动态变化,利用傅里叶滑动和残差法对干扰数据进行了矫正,并对矫正后的数据进行震例分析。结果显示：通过上述方法得到的姑咱海子泉水氡数据对震中距在200 km范围内MS≥6.0地震有着良好的映震效能,该分析方法可作为前兆异常识别的一种有效手段。     

成都地震监测中心站地电阻率交、直流观测系统对比分析

成都地震监测中心站地电阻率交、直流2套观测系统为并行观测,选取2022年1—2月观测数据,分别从观测结果、抗地铁干扰、对同台地磁观测影响等方面进行对比分析,结果表明,2套观测系统地电阻率测值相近,交流观测系统精度更高,数据质量更佳,抗地铁干扰性能良好,且在供电测量时不会对同台地磁观测造成干扰影响。通过对比分析,有利于加深对观测系统和各类干扰的认识,并为其他电磁观测台站提供参考。