地震網(wǎng)絡(luò)是以地震所在地區(qū)單元為節(jié)點,以地震之間根據(jù)發(fā)生地點、時間、震級等重要信息所確定的關(guān)系為連邊,形成的一種網(wǎng)絡(luò)拓撲,是在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上研究地震系統(tǒng)的一種重要研究手段。地震網(wǎng)絡(luò)被證明具有無尺度和小世界特性,使人們可以從整體的角度研究系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能,探究其內(nèi)在聯(lián)系,從而發(fā)現(xiàn)地震的本質(zhì)特征。何璇等人提出了基于時空影響域的地震網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法,本論文研究基于該理論背景。然而,目前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的眾多研究分析工具均不適用于地震網(wǎng)絡(luò)的研究,因此本文設(shè)計了地震大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化分析系統(tǒng)。論文首先介紹了系統(tǒng)中的基本理論知識,然后對系統(tǒng)進行了需求分析和總體設(shè)計。針對系統(tǒng)的概率推理模塊所產(chǎn)生的問題予以解決。該模塊利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)解決網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的依賴關(guān)系。然而,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大、節(jié)點之間連接緊密使條件概率表的計算復(fù)雜度巨大。因此,結(jié)合k-核與能量的關(guān)系,提取網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點,從而簡化了網(wǎng)絡(luò)。綜合父節(jié)點組合和子節(jié)點的關(guān)系,提出一種樣本統(tǒng)計方式,進行條件概率表的求解。最后對地震事件進行預(yù)測,用預(yù)測精度來評價方法的有效性。接著介紹了系統(tǒng)的實現(xiàn),該系統(tǒng)分為5個模塊,主要實現(xiàn)了以下功能:能夠根據(jù)地震數(shù)據(jù)的不同來源和單元格的大小及所... 

【文章來源】：東北大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２加州地震時空影響范圍曲線擬合結(jié)果（（ａ）：影響半徑；（ｂ）：影響時間）??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?ｃｕｒｖｅ－ｆｉｔｔｉｎｇ?ｒｅｓｕｌｔｓ?ｏｆ?ｔｉｍｅ－ｓｐａｃｅ?ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ?ｒａｎｇｅ?ｉｎ?Ｃａｌｉｆｏｍｉａ（（ａ）：ｒａｄｉｕｓ?ｏｆ?ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ；（ｂ）：ｔｉｍｅ??

概率推理模塊：完成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)造，條件概率表的求解，后驗概率文件的??生成，以及預(yù)測結(jié)果文件的生成。??各個模塊之間的關(guān)系如圖３．１所示．??ｒ￣＞?平均度???？特征參數(shù)求解模塊?｛?？度分布?????Ｉ??？！?????＾＾?聚集系數(shù)??－｛相關(guān)參數(shù)職???Ｉ?一，????‘?－＞平均路徑長度??數(shù)據(jù)處理模塊???Ｖｔｆｅ－－／????；提￥，??｜、、提，．???－娜溟化徹?＿性系數(shù)????｜?��？，????－＞?煅大核???？概率推理模塊?一?Ｌ－＞?熵值??圖３．１模塊關(guān)系圖??Ｆｉｇ．?３．１?Ｔｈｅ?ｄｉｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ?ｏｆ?ｍｏｄｕｌｅ??－１８－??

??３．５．２系統(tǒng)總體流程??系統(tǒng)的總體流程圖如圖３．２所示：??開始?）?？特征參數(shù)求解?????＊???？相關(guān)參數(shù)求解??１—？??啟動系統(tǒng)????（進入系統(tǒng)主界面〉????—？?參數(shù)演化分析?？???ｉ?????數(shù)據(jù)設(shè)？??（數(shù)據(jù)源，?／?７??ｃｅｌｌｓｉｚｅ大小）?／?輸入重要節(jié)？?／??????點，邊，訓(xùn)練?卜—??”?／?粢，測試集?／??迮網(wǎng)，生成相應(yīng)的??邊＾?ｒ?１??條件概率表的生成???ｉ???設(shè)置概率閾值，生??成后驗文件和預(yù)測??結(jié)果文件???５；???退出系統(tǒng)??ｔｎｍ?ｊ??圖３．２系統(tǒng)總體流程圖??Ｆｉｇ．?３．２?Ｔｈｅ?ｏｖｅｒａｌｌ?Ｈｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓｙｓｔｅｍ??系統(tǒng)首先對不同地區(qū)的數(shù)據(jù)進行處理，根據(jù)不同的構(gòu)造方法建網(wǎng)，即先執(zhí)行數(shù)據(jù)處??理模塊。特征參數(shù)模塊，相關(guān)參數(shù)模塊，演化分析３個模塊順序不分先后。貝葉斯推斷??模塊

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究[D]. 胡春玲.合肥工業(yè)大學(xué) 2011
[2]Bayes網(wǎng)絡(luò)理論及其在目標(biāo)檢測中應(yīng)用研究[D]. 汪榮貴.合肥工業(yè)大學(xué) 2004



本文編號：3473804