本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)支持向量機(jī)回歸的地震預(yù)測方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為自然災(zāi)害之一的地震其破壞力極為巨大,地震的發(fā)生往往也是在不經(jīng)意中,而帶來的是重多的人員傷亡事故和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí)我國又為世界上發(fā)生地震活動較多的國家之一,做好地震預(yù)測工作為我國走可持續(xù)發(fā)展之路的必然選擇。對于地震,為了更好的預(yù)測出地震的發(fā)生,各國的研究人員都在探究地震發(fā)生的原因和規(guī)律。而從這么多年來對地震的歷史研究中可以看到,某個(gè)地區(qū)發(fā)生地震的可能存在一定周期性,即對于該地區(qū)的地震活動時(shí)間序列來說有著相關(guān)的重復(fù)性和規(guī)律性。這種周期性為研究地震的發(fā)生提出一個(gè)較好的思路。研究地震發(fā)生的方法有很多種,對于小波函數(shù)來說可以反映非平穩(wěn)信號時(shí)頻域的特征,本文首先對我國的強(qiáng)震活動所釋放能量的時(shí)間序列應(yīng)用小波分析的方法,得到地震活動在不同時(shí)間尺度上的特點(diǎn)。應(yīng)用小波分析得到的小波系數(shù)和由此得到地震活動中潛在的活躍周期來對我國強(qiáng)震活動進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)測分析。地震活動有著樣本離散、有限等特點(diǎn),對于小樣本的地震事件,很難用確切的公式或解析方法把其中的規(guī)律性表示出來。而支持向量機(jī)克服了傳統(tǒng)方法中存在的不足,同時(shí)還有著良好的預(yù)測能力,適合地震離散數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測研究,與此同時(shí),研究還發(fā)現(xiàn),支持向量機(jī)的預(yù)測(泛化)能力要優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。改進(jìn)的支持向量機(jī)回歸算法簡化計(jì)算的復(fù)雜度,將改進(jìn)的支持向量機(jī)回歸算法應(yīng)用到地震預(yù)測中,通過實(shí)驗(yàn)得到,在保證回歸精度條件下,和原始的支持向量機(jī)回歸算法相比學(xué)習(xí)速度和時(shí)間上有一定的優(yōu)勢,對于地震預(yù)測來說是種較為不錯(cuò)的選擇。本文所做的工作主要如下：(1)首先用小波函數(shù)對地震能量的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)處理,由此得到地震活動中潛在的活躍周期來對我國強(qiáng)震活動進(jìn)行進(jìn)一步的研究。小波變換擁有頻域和時(shí)域都能良好局部化的特征,以及有著頻域和時(shí)域多分辨功能的特點(diǎn)。小波分析方法可以很好的反應(yīng)出隱藏在時(shí)間序列中的變化周期以及其在不同時(shí)間尺度上的變化趨勢。(2)改進(jìn)的支持向量機(jī)回歸算法通過對超平面的表達(dá)式進(jìn)行改造,減少了約束條件,提高了學(xué)習(xí)速度,同時(shí)也保證了回歸精度。(3)利用小波分析得到的活躍周期作為時(shí)間窗長,應(yīng)用改進(jìn)的支持向量機(jī)回歸算法對我國的最大震級進(jìn)行預(yù)測和分析。對于支持向量機(jī)訓(xùn)練選擇與地震活動密切相關(guān)的地震活動參數(shù)：頻次N、最大震級Mmax。、平均震級M、折合能量N’作為樣本的輸入。和實(shí)際震級進(jìn)行比較,結(jié)果較為良好。同時(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比較,報(bào)準(zhǔn)率相對較高。
【關(guān)鍵詞】：地震預(yù)測 小波變換 改進(jìn)的支持向量機(jī)回歸算法
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P315.7;TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題研究目的及意義9
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展趨勢9-11
• 1.3 常用的地震研究算法11-14
• 1.4 本文主要工作及論文組織14-17
• 第二章 小波變換17-28
• 2.1 研究背景17
• 2.2 基本原理17-21
• 2.2.1 連續(xù)小波18-19
• 2.2.2 離散小波19
• 2.2.3 二進(jìn)小波19
• 2.2.4 離散序列的小波19-21
• 2.4 小波函數(shù)21-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 支持向量機(jī)28-49
• 3.1 研究背景28-29
• 3.2 支持向量機(jī)分類29-40
• 3.2.1 線性分類29-39
• 3.2.2 核函數(shù)39-40
• 3.3 支持向量機(jī)回歸算法40-44
• 3.3.1 損失函數(shù)40-41
• 3.3.2 支持向量機(jī)回歸41-44
• 3.4 改進(jìn)的支持向量機(jī)回歸算法44-48
• 3.4.1 算法改進(jìn)44-47
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)比較47-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 地震活動的分析和預(yù)測49-63
• 4.1 研究背景49-50
• 4.2 資料選取50
• 4.3 對時(shí)間序列進(jìn)行處理50-52
• 4.4 地震活動的分析和預(yù)測52-61
• 4.4.1 數(shù)據(jù)選取52-53
• 4.4.2 支持向量機(jī)的訓(xùn)練53-55
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)預(yù)測結(jié)果及分析55-61
• 4.5 基于累積Benioff應(yīng)變釋放對地震活動的分析61
• 4.6 本章小結(jié)61-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 本文總結(jié)63
• 5.2 展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 附錄A 圖索引70-71
• Appendix A Figure Index71-73
• 附錄B 表索引73-74
• Appendix B Table Index74-75
• 致謝75-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況76

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本文編號：258941