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为削弱测站非线性变化对速度场模型和噪声模型的影响,提出一种EMD分解与环境负载改正相结合的方法,利用徐州区域10个CORS站近2 a(2016-06~2018-05)的时间序列对该方法进行验证.首先利用Bernese软件解算测站坐标时间序列,对去线性项的时间序列进行EMD分解,重构周期项和残差项;然后利用GFZ发布的环... 相似文献
183.
为提升现地仪器地震烈度预测的准确性与连续性,研究面向地震预警的PGV连续预测模型.以中国仪器地震烈度标准的计算参数:0.1~10 Hz带通滤波三分向矢量合成速度峰值PGV为预测目标,利用日本K-net与KiK-net台网P波触发后1~10 s强震数据,基于人工智能中的机器学习方法-最小二乘支持向量机,选取7种特征参数作为输入构建最小二乘支持向量机PGV预测模型LSSVM-PGV.结果表明,本文建立的LSSVM-PGV模型在训练数据集与测试数据集上的预测误差标准差变化趋于一致,具备泛化性能;P波触发后3 s预测PGV与实测PGV即可整体符合1:1关系,随着时间窗的增长,PGV预测的误差标准差显著减小、并在P波触发后6 s趋向收敛,具备准确连续预测能力;对比同为P波触发后3 s的常用Pd-PGV模型,LSSVM-PGV模型的PGV预测误差标准差明显减小,"小值高估"与"大值低估"现象明显改善,预测准确性得到提升.熊本地震序列的震例分析表明,对于6.5级以下地震,LSSVM-PGV模型最多在P波触发后3 s即可预测出与实测PGV整体符合1:1关系的PGV;对于7.3级主震,由于其破裂过程的复杂性,P波触发后3 s的预测结果出现一定程度的低估,但随着时间窗增长至6 s时,预测PGV与实测PGV符合1:1关系、并直到10 s整体趋势保持一致.本文构建的LSSVM-PGV模型可用于现地地震预警仪器地震烈度的预测. 相似文献
184.
在信息量较大, 而预报对象与预报因子的关系又不清楚的状况下, 智能机器学习方法是解决这类问题的较好手段。利用1997—2001年成都站的常规探空资料和双流机场的地面观测资料, 使用支持向量机 (Support Vector Machines, 简称SVM) 方法, 选取多种核函数进行双流机场低能见度天气的预报建模试验。测试结果表明:以径向基函数和拉普拉斯函数构造的SVM预报模型实验效果最好, Ts评分分别为0.287和0.292, 远高于双流机场低能见度天气出现的频率 (0.155)。试验结果还表明:以径向基函数构造的SVM预报模型空报较多, 漏报较少; 而以拉普拉斯函数构造的SVM预报模型空报较少, 漏报较多。因此, 如果强调模型对低能见度天气预报的准确性, 则应采用以拉普拉斯函数构造的预报模型, 如果强调对低能见度天气的预防性, 则应采用以径向基函数构造的预报模型。 相似文献
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浙江油田苏北采油厂于2017-07-28~29对丰探15井近4 km深的泰二段第三段进行了水力压裂,分成试压和主压.我们同时应用微破裂向量扫描(Vector Scanning,VS)实施了地面微震实时监测,目的是评估监测质量、实时监测的可行性、与压裂效果.我们严格执行了安静处布台和有效去噪等应用VS的必要条件,最大限度地提高了信噪比,平均的最小信噪比为2.35%;输出结果可靠.为今后更有效地设计和控制压裂,通过电信网和互联网,我们实施了野外采集数据的实时传输和遥控数据处理解释,观察了每分钟裂缝带的发展;实时监测系统可行.主压的最终X型破裂明显是在试压裂缝的基础上,由试压的300 m长,扩展到400~500 m,并加密了缝网;井域最大主压应力方位被限制在NE(50~80)±5°.本次压裂微震活动有明显的间歇性,较大微震群发生前积累能量所需时间,由初期的10 min内,逐渐延长到最后的百分钟.微震活动由压裂点扩展到远处的顺序清晰,这可能同此井附近的介质较为完整有关.每分钟的压裂微震活动状态一般在5~15 min内可报告给压裂施工团队.通过这次典型的水力压裂微震实时监测,我们验证了:VS的原... 相似文献
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188.
本文用有限阶截断矩阵和抛物线叠代近似求根法数值求解了大气潮汐全日振荡模的本征值一本征函数问题,求得了20×20阶截断本征值和本征向量。计算结果表明本征值的虚部比实部小若干量级,从而由计算实验证实了大气潮汐本征值问题有限阶截断矩阵的近似厄密特性。文中还叙述了变矩阵阶次以确定计算收敛性的实验结果,并与前人的结果进行了对比分析。 相似文献
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为增强核爆地震模式分类器的泛化能力以提高对核爆炸事件的准确识别能力,论文提出了一种选择支撑向量样本集来表征训练样本集的最近邻支撑向量特征线分类算法,用以训练时扩展核爆地震的训练样本库,提高分类器的泛化能力.该算法用于核爆炸和地震的识别结果发现,和最近邻特征线分类器相比,提出的算法降低了计算复杂度,但识别能力却有些许降低.对新算法的分析发现,纯粹的支撑向量集不能完全代表原始样本空间集,支撑向量比例在其中有重要作用,为发挥支撑向量比例的作用以提高核爆分类器的识别能力,提出了最近邻支撑向量特征线融合算法.最后以核爆地震数据库对上述算法进行了检验和分析,理论分析和识别结果证实,在相同的训练样本选择条件下,最近邻支撑向量特征线融合算法对于核爆炸的识别来说具有较好的泛化能力,正确识别率达到90.3%,且优于支持向量机算法和最近邻特征线算法. 相似文献
190.