本文關(guān)鍵詞：基于EDA的ICA方法及其在重力固體潮地球物理信息分析中的應(yīng)用　出處：《昆明理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 重力固體潮 獨(dú)立成分分析 分布估計(jì)算法 地震前兆

【摘要】：隨著儀器行業(yè)技術(shù)的發(fā)展,以及人類對(duì)地球更加完備的認(rèn)識(shí),越來(lái)越多的科學(xué)家認(rèn)為地震是可以進(jìn)行預(yù)報(bào)的,因此對(duì)研究地震前兆信息成為當(dāng)下一個(gè)熱點(diǎn)。通過(guò)對(duì)固體潮信號(hào)的分析來(lái)提取地震前兆信息也成為一種重要的途徑,固體潮主要分為地傾斜固體潮和重力固體潮,而重力固體潮能夠反映地球重力的變化,能夠?qū)Φ厍騼?nèi)部構(gòu)造的反演和將來(lái)運(yùn)動(dòng)的預(yù)測(cè)提供一種最為直觀的方法。重力固體潮信號(hào)中包含大量的諧波分量,其諧波分量的產(chǎn)生都是由地球自轉(zhuǎn)、月球和太陽(yáng)的引力作用產(chǎn)生的。在對(duì)重力固體潮信號(hào)分析時(shí),只有將其中包含的諧波分量分離進(jìn)行分析,才能應(yīng)用于地球的構(gòu)造的反演或者是地球動(dòng)力學(xué)等課題應(yīng)用。本文介紹了一種重力固體潮正交分解模型,該模型能夠?qū)⒅亓腆w潮信號(hào)中包含的日波、半日波和長(zhǎng)周期波分離在三維正交空間的三個(gè)方向上。為了實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分解,本文引入了獨(dú)立成分分析算法對(duì)其進(jìn)行分解處理分析。獨(dú)立成分分析算法(Independent Component Analysis,ICA)是一種為了解決盲源分離問(wèn)題發(fā)展而來(lái)的算法,其主要解決的是源信號(hào)中包含多個(gè)獨(dú)立成分進(jìn)行將各獨(dú)立成分進(jìn)行分離的問(wèn)題,計(jì)算過(guò)程由優(yōu)化計(jì)算和選取合適的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)成的。傳統(tǒng)的ICA算法都表現(xiàn)出對(duì)其中涉及的解混矩陣的初始值權(quán)值敏感,而不能達(dá)到預(yù)期的分離效果。本文提出利用分布估計(jì)算法來(lái)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算ICA算法中的解混矩陣,以求得到更優(yōu)更適合本課題的解混矩陣。分布估計(jì)算法(Estimation Distribution Algorithm,EDA)是從遺傳算法的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的,該算法舍棄了遺傳算法中的交叉和重組步驟,改用群體自身的概率模型進(jìn)行不斷更新,達(dá)到群體最優(yōu)的。本文提出用EDA算法和ICA算法結(jié)合去處理問(wèn)題,并在仿真實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行了驗(yàn)證,得到了分離效果更佳的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證了本算法的可行性。后利用基于EDA的獨(dú)立成分分析算法對(duì)重力固體潮理論值進(jìn)行分析計(jì)算,既驗(yàn)證了重力固體潮正交分解模型的正確性,還從中提取出了三類諧波分量,分別為日波、半日波和長(zhǎng)周期波,且這些分離出的獨(dú)立成分與本文提出的重力固體潮信號(hào)正交分解模型一致,分別對(duì)應(yīng)于模型中的正交諧波分量。最后將本文提出的算法用在實(shí)測(cè)重力固體潮信號(hào)中,過(guò)對(duì)重力固體潮信號(hào)中包含的長(zhǎng)周期波的分析,研究長(zhǎng)周期波的時(shí)序變化特征,從中讀取其包含的震顫異常波從而提取地震前兆信息。通過(guò)對(duì)云南地區(qū)的實(shí)際震例分析表明,長(zhǎng)周期波在地震前后的確存在異常變化特征量,此類異常變化常出現(xiàn)在地震前和地震后大約30天左右。本文得到的時(shí)序特征量的變化容易觀察,對(duì)于地震前兆信息的分析具有明確的物理意義。
[Abstract]:With the development of instrument technology and the more complete understanding of the earth, more and more scientists believe that earthquakes can be predicted. Therefore, the study of seismic precursor information has become a hot topic, and the analysis of solid tide signal to extract seismic precursor information has become an important way. The solid tide is mainly divided into the earth tilt tide and the gravity tide, and the gravity tide can reflect the change of the earth's gravity. The inversion of the inner structure of the earth and the prediction of the future motion can provide a most intuitive method. The gravity solid tide signal contains a large number of harmonic components, which are generated by the earth rotation. The gravitational action of the moon and the sun. In the analysis of gravity solid tide signals, only the harmonic components contained therein are analyzed separately. In this paper, an orthogonal decomposition model of gravity solid tide is introduced, which can be used to integrate the daily wave in the gravity solid tide signal. The semidiurnal wave and the long-period wave are separated in three directions of the three-dimensional orthogonal space in order to realize the decomposition of the signal. In this paper, we introduce the independent component analysis (ICA) algorithm, which is independent Component Analysis. ICA) is an algorithm developed to solve the problem of blind source separation, which mainly solves the problem that the source signal contains multiple independent components to separate each independent component. The traditional ICA algorithm is sensitive to the initial weight of the unmixing matrix. However, the desired separation effect can not be achieved. In this paper, the distribution estimation algorithm is proposed to optimize the calculation of the unmixing matrix in the ICA algorithm. In order to obtain a better and more suitable unmixing matrix, the distribution estimation Distribution Algorithm is obtained. EDAs are developed from genetic algorithms, which abandon the steps of crossover and recombination in genetic algorithms and update the probability model of the population itself. In this paper, EDA algorithm and ICA algorithm are proposed to deal with the problem, and the simulation results are verified, and better separation results are obtained. The feasibility of this algorithm is verified. Then the theoretical value of gravity tide is analyzed and calculated by using the independent component analysis algorithm based on EDA, which verifies the correctness of the orthogonal decomposition model of gravity tide. Three kinds of harmonic components are extracted, which are the daily wave, the semi-diurnal wave and the long-period wave, and the separated independent components are consistent with the orthogonal decomposition model of gravity tide signal proposed in this paper. At last, the proposed algorithm is used to analyze the long-period wave in the measured gravity solid tide signal. The time-series variation characteristics of long-period waves are studied, and the seismic precursor information is extracted by reading the tremor abnormal waves from them. Long period waves do exist abnormal variation characteristics before and after earthquakes, which often occur about 30 days before and after the earthquake. The time series characteristic quantities obtained in this paper are easy to be observed. The analysis of earthquake precursor information is of clear physical significance.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P312.4;TN911.7

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本文編號(hào)：1429434