地震區(qū)劃中的地震活動趨勢預測一例
【學位單位】:哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2017
【中圖分類】:P315.7
【部分圖文】:
地區(qū) 日期 震級 死亡人數臘-安達曼島 2004/12/26 9.0 227898 2010/1/12 7.3 222570川 2008/5/12 8.0 87587印度北部與巴基斯坦邊境) 2005/8/10 7.7 ~860002003/12/26 6.6 ~31000特邦布吉 2001/1/26 8.0 20085 2011/3/11 9.0 1582(43847 2006/5/26 6.3 5749 樹 2010/4/13 7.0 2698 布米爾達斯 2003/5/21 6.8 2266 度尼西亞) 2005/3/28 8.6 1313 尼蘇門答臘島南部) 2009/9/30 7.5 1117
圖 1-2 我國 1977 年版地震區(qū)劃圖上汶川-茂汶的Ⅷ度區(qū)此為例研究地震區(qū)劃中地震活動趨勢預測,用同樣北帶地震活動趨勢,看與西南烈度隊當年預測的結的地震數據,看預測是否會始終穩(wěn)定地鎖定在大體析維納濾波方法各環(huán)節(jié)不同的處理對預測結果的敏的可行性、可靠性。針對其中的不足,進一步探索活動趨勢的可能性。人工智能迅速滲入人們的日常生活,指紋識別、人 等等,一次次地刷新了人們的思想觀念[14]。網絡(Artificial Neural Networks,簡寫為 ANN)采經網絡,形成一種分布式并行信息處理的模型,通接實現對難以用數學公式表達的因果關系的記憶和工神經網絡在模式識別、信號處理、預測評估、組廣泛的應用,也波及震害預測[15]、地震烈度[16]以及
圖 1-3 維納濾波方法預測結果與南北帶實際發(fā)生 M≥7 大地震時段的比較[38]隨著數理統計結果與隨后地震發(fā)生的時間序列對應不上的例子出現,SHA中對地震活動趨勢預測的成果,很少直接采用,僅根據預測的趨勢在歷史地震時序中選取相應時段的統計數據,往往偏于保守[20]。相關研究沒有中斷,例如,黃世奇用隨機函數中的線性預測理論對我國東南地區(qū)地震發(fā)生的時間進行了估計;雷建成等[39]采用維納濾波方法預測了自貢市 50 年的地震活動趨勢;聞滿華[40]用極值統計研究大震缺失的影響,用維納濾波方法研究大震釋放的可能年
【參考文獻】
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本文編號:2854964
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