地震波动强度变化的数学建模分析与仿真

传统利用灰色关联分析方法对地震波动强度变化进行数学建模分析与仿真时,对地震波动强度变化的数列进行仿真分析时,忽略了地震波动强度的时间属性对结果的影响,导致分析结果准确性较低。本论述提出新的地震波动强度变化数学建模分析与仿真方法,通过地震波动强度序列的经验分布确定门限自回归模型的门限值,依据该门限值、AIC最小准则以及最小残差平方等方法获取地震波动强度序列的门限自回归模型,分析自回归模型的极限环和振荡的属性特点,得到地震波动强度变化的初步数值模拟结果。本论述构建了基于均生函数的地震波动强度序列的数学模型,通过均生函数数学建模方法拟合地震波动强度时间序列,依据时间序列基于双评分准则选取拟合周期,实现地震波动强度的数值仿真。实验结果表明,所提方法对地震波动强度变化模型具有较高的准确性和稳定性。     

地震前兆异常识别技术的数值模拟实验研究

针对地震前兆观测数据可能含有异常信息的特点,为客观描述数据序列的正常背景,并且不失真地识别异常信号,本文通过模拟实验序列,论述了时间序列分析识别异常方法中建模样本序列遴选和经验预测序列估计的关键技术．实验序列分析结果表明,该方法是可行的有效的,所识别的异常信号清晰明确,与模拟假设的异常信号基本一致．      

基于FFT-MA的随机介质建模方法

随机介质是描述地球介质小尺度非均匀性的有效模型,在地震散射波场分析、储层描述等领域具有广泛应用,快速准确的随机介质建模方法是开展相关研究的基础与前提.本文首次将FFT-MA（Fast Fourier Transform Moving Average）算法引入到随机介质建模研究中,分析了该方法与传统随机介质建模方法相比具有的优势,并提出了基于FFT-MA的非平稳随机介质建模方法.建模实验表明,与传统的基于谱分解定理的随机介质建模方法相比,基于FFT-MA的方法在空间域产生随机数序列,使随机数序列与结构参数分离,因此,随机数序列与所建模型存在空间上的对应关系,可以分区域建模和局部修改模型.在非平稳随机介质模型建模时,滑动窗口的大小可以根据自相关长度变化而变化,避免了每个采样点都建立一次完整大小的模型,提高了建模效率.因此,FFT-MA随机介质建模方法能准确构建满足自相关函数要求的平稳及非平稳随机介质模型,具有建模效率高、灵活、实用的优点.     

中长期地震预报的时间序列建模法

前言 从历史资料分析,某个区域的地震时间分布(时序)并非毫无规律可寻,而是近似地服从某一分布的,根据时间序列分析来进行中长期预报是有可能的。文献[1][2]利用灰色建模方法得出预报模型初步证实了这一点。本文将给出一种较方便的建模方法(回归法)来对地震发生时间进行预报,在某些情况下,其效果明显优于文献[1][2]。     

查表法设计华北地区最大震级时间序列模糊预测系统

本文介绍了查表法设计模糊系统(FSLE)的方法与原理,然后基于该方法建立了华北地区及主要地震带最大震级时间序列的预测模型,并进行了预测内符检验。分析认为,该方法的建模与预测精度较高,模型外推泛化能力较强,原理简单直观,计算结果稳健。因此,FSLE方法可作为地震趋势建模与预测分析工作中的一种有效工具。     

大华北震级序列的建模与预测

以生物有机体演化的基本思想构造数学模型,对大华北地区1900年以来的每年最大震级序列建模,给出了1983—1992年的逐年追踪预报结果。     

伪随机编码源电磁响应的精细辨识

与传统阶跃源激励方式相比,采用m序列伪随机编码对发射源波形进行编码,提高了电磁探测的深度和分辨能力.然而受这种编码源发射波形自相关旁瓣效应的影响,使得对大地冲激响应的精细辨识效果受到一定限制.为了解决这一问题,在以往相关辨识方法研究的基础上,进一步考虑发射自相关旁瓣的影响,首先提出一种由收发互相关中高精度提取大地冲激响应的数学方法;然后通过数值模拟给出了m序列编码源大地冲激响应的精细辨识结果;同时对以m序列为发射波形的勘探系统相关参数选择进行了分析;最后利用本文提出的方法对野外实测数据进行辨识处理,通过与其他EM方法结果进行对比,证明了本文提出方法的可靠性.     

台湾地区强地震序列的GM模型

对台湾地区Ｍ≥７．０级强地震序列进行了灰色系统ＧＭ模型的建模。从模型检验精度和结果看,模型的关联度Ｒ、后验差比值Ｃ和小误差概率Ｐ等有关指标都说明所建模型是可靠而精确的,表明灰色系统ＧＭ模型在台湾地区强地震序列预测中有一定的实用价值。     

地震序列自仿射分形及自相似分形的计算与比较

本用标准偏差法和标度变换法，计算了云南省五个地震区带上１９６５－１９９５年间地震序列的自仿射分形的分维值Ｄ△ｔ（地震时间间隔序列自仿射分形）ＤＭ－ｔ（地震震级一时间序列自仿射分形）及自相似分形的分维值Ｄ０（地震时间分布自相似分形）得到了相应的时间变化曲线，ＤＭ－ｔ～ｔ，Ｄ△ｔ～ｔ和Ｄ０～ｔ。通过相互比较发现，其中ＤＭ－ｔ的随时间变化在中强地震前的反应最为敏感。     

关于1999年岫岩偏岭5.6级地震前震群序列性质的研究

利用经验类比的方法,对１９９９年１１月２９日岫岩偏岭５．６级地震前群序列及以往在辽宁地区发生的典型具有预报意义的１９８８年２月２５日彰武４．８级地震前岫岩偏岭兆震群和１９７５年２月４日海城７．３级地震前序列进行了详细研究。结果显示,１９９９年１１月２９日岫岩偏岭５．６级地震前震群序列与１９７５年２月４日海城７．３级地震前震序列的统计特征及性质相同,因此,认为该序列属于前震序列。同时, 将序列的表象     

基于时间序列相似性匹配算法的地震预测研究

把匹配抽象时间序列相似性的方法引入到地震预报的应用中,结合大量地震历史源数据,在地震领域的专家经验知识和相关成果基础上,提出了一种简化的抽象时间序列匹配模型。该模型在对海量数据进行预处理筛选的基础上再进行时间相似性匹配,增加了横向和纵向多方位地区和多方位时间段的匹配,不同时间差和阈值的匹配,并通过大量实验对该模型进行了反复验证,同时对我国地震频繁地区近几十年的地震历史数据进行了相似性匹配实验分析,取得了可信度较高的实验结果,实验结果验证了所给时间序列相似性匹配控制策略的有效性、实用性以及算法的优越性。     

东亚及西太平洋地区的地震系列

东亚及西太平洋地区的强震与中强震系列可以分类为板间地震系列与板内地震系列。本文研究了它们各自的特征、公式及其相互关系。如果把本区作为一个自动调节与相对平衡系统来考虑，可以较满意地说明上述结果。如果此看法能成立，使用地震系列准确地预测强震将有广阔的前景，并为地震预测提供一个现实的、可行的、较准确的预测方法。     

半年度地震趋势数值预测

采用"自激励门限自回归模型"(SETAR)对山西、河北平原带及郯庐带1970年以来半年度最高震级序列进行了分析计算,给出了1998年以来山西、河北平原带及郯庐带半年度最高预测震级。结果表明,该模型对半年度地震趋势预测具有良好的预测效果,这种建模方法有效,模型可信。     

基于数学建模的潜在地震破裂面源检测方法研究

大多数地震破裂面源检测方法都是通过简化地震震源,将地震震源表示成线源或者点源,无法有效描述地震带地震破裂面源产状和大小,不适用地震震级较大的情况下地震危险性检测。因此提出基于数学建模的潜在地震破裂面源检测方法,在地震震级较大时仍能检测出地震危险性概率。选取适宜的地震基岩水平峰值加速度衰减关系,分析地震震级、破裂长度、破裂宽度相互关系,确定地震引起的潜在地震破裂面源大小,计算给定地震动小于在场点处产生地震动的概率,将该概率同地震动加速度衰减关系结合,得到地震动年超越概率,分析地震危险性。经过实验检测发现,所提方法检测出的年超越概率与峰值加速度、最大震级有关,该概率能精准表示地震带地震破裂面源产状和大小,说明该方法检测地震危险性是合理的。     

用限幅时间测定1989年大同—阳高地震震级

叙述了在大同—阳高地震现场工作中用限幅时间测定震级的方法。认为此法能较好地解决用振动持续时间无法解决的多个限幅地震波形叠加的震级测定问题。提出这对于只有微震仪的单台或多台测定较密集的较强地震序列震级是一种快速、方便、实用的方法,对于扩大微震仪的震级量程具有实际意义。     

地震前兆多尺度综合信息函数及其初步应用

本文基于经验模态分解技术,构造多尺度地震前兆异常提取的综合信息函数,获得多尺度信息量。首先介绍了该方法的技术思路,然后通过对前兆时间序列进行经验模态分解,在各阶IMF和重构时序基础上计算其信息量,最后通过震例分析表明,该方法是有效的,思路是可行的,处理结果也是有意义的。     

华东地区地震综合前兆信息量及其映震能力分析

收集并整理华东地区定点前兆观测资料共计72项,逐一计算并提取它们各自的地震前兆信息量,在此基础上,合成计算得到该地区地震综合前兆信息量时序曲线,分析并计算5.0级以上地震预测效能,给出华东地区地震短期综合预测指标和方法。     

The application of neural network to the analysis of earthquake precursor chaotic time series

IntroductionThere are some problems we often meet when we work for earthquake forecasting with theobservational data of earthquake precursor observation. Such items as the deformation of earth'scrust, underground fluid, geoelectricity and so on. These problems include that the ceasing workof the observational apparatus because of malfunction or accident in case of emergent ewthquakesituation will lose some imperative information and make it more difficult to evaluate futUreearthquake situation…     

人工神经网络在地震前兆混沌时间序列预测和处理中的应用

人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型,具有很强的非线性映射功能．把它引用到地震前兆观测数据的分析处理中,可为前兆观测更好地服务于地震分析预报开辟出一条新路,也是对人工神经网络方法应用的推广．本文分析了时间序列的可预测性,给出了用人工神经网络预测地震前兆混沌时间序列的方法,并以江宁台和徐州台SQ 型地倾斜仪观测及溧阳台体应变观测的时间序列为例,对其作了预测和处理．结果表明:用该方法处理达到的精度能满足实际工作的需要,因而该方法在今后的实际地震分析预报工作中具有重要应用价值．      

基于小波变换和支持向量机的中国大陆强震预测

将小波变换和支持向量机用于中国大陆年度最大地震震级预测。 先用小波变换把中国大陆年度最大地震序列分解成几个不同尺度水平(频率)的子序列, 然后使用支持向量机对分解后的子序列分别进行预测, 最后通过重构几个子序列的支持向量机预测结果得到最终预测结果, 预测次年中国大陆最大地震震级。 与支持向量机和神经网络方法对比, 结果表明小波变换和支持向量机相结合方法具有更高的预测精度, 预测效果很好, 说明此方法可用于地震时间序列预测。