地震科学联合基金(104090)
- 作品数：16 被引量：109H指数：7
- 相关作者：王炜吴绍春吴耿锋马钦忠林命週更多>>
- 相关机构：上海大学上海市地震局更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 中国大陆强震时间序列预测的支持向量机方法被引量：22
- 2005年
- 统计学习理论(Statistical Learning Theory或SLT)是研究有限样本情况下机器学习规律的理论。支持向量机(Support Vector Machines或SVM)是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法。它不但较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化(预测)能力。文中使用支持向量机对中国大陆最大地震时间序列进行预测,预测次年的我国大陆最大地震震级,结果表明该方法具有较好的预报效果。研究结果还表明我国大陆强震活动除了与强震时间序列本身有关外,还与全球的强震活动、太阳黑子活动等有密切的关系。尽管这种关系还不清楚,但是通过支持向量机可以很好地反应出这种非线性关系。
- 王炜刘悦李国正吴耿锋林命周马钦忠赵利飞
- 关键词：统计学习理论支持向量机时间序列
- 一个地震数据挖掘网格及其作业调度被引量：2
- 2006年
- 基于网格建立地震数据挖掘平台,充分利用网格中现有的资源和研究成果,可以减少系统开发、升级及维护的费用,提高系统可伸缩性;同时还能有效地提高对大量数据信息的处理能力,从而提高数据挖掘的速度.该文介绍了一个基于网格构建的地震数据挖掘平台,着重论述了其中的作业调度策略,并针对作业调度中面临的各种问题,设计并实现了一个能适应资源动态变化的JRA作业调度算法.
- 吴绍春胡华山
- 关键词：数据挖掘地震网格计算作业调度
- 多变量时间序列模式挖掘的研究被引量：11
- 2006年
- 多变量时间序列数据集合在许多领域中存在,由于其观测变量之间的相互关联性,往往需要进行综合分析。使用基于时间序列相似性的多变量时间序列模式挖掘方法,从历史数据中寻找出相似的多变量时间序列。将多变量的数据集分段平均为连续矩阵,并采用基于主成分分析和奇异值分解的方法来对矩阵进行相似性比较,最后通过相邻片断的合并以组成更高层次的时序片断,以提高模式的匹配的范围。并在地震前兆数据进行了实现。
- 张军吴绍春王炜
- 关键词：数据挖掘多变量时间序列数据预处理频繁序列模式
- 并行关联规则算法在地震相关性预报中的应用被引量：3
- 2005年
- 讨论了并行关联规则算法在地震预报中的应用,提出了分区、画圆数据预处理方法和相应的并行关联规则算法,给出实验结果并进行了解释分析。
- 邢殿勇吴绍春王炜
- 关键词：关联规则地震预报数据预处理
- 主成分分析及地震活动参数的约简被引量：17
- 2005年
- 选择从不同侧面反映地震活动时、空、强特征的地震频次N(ML≥3.0)、b值、η值、A(b)值、Mf值、Ac值、C值和D值8个参量进行主成分分析.通过主成分分析方法可以得到反映地震活动时、空、强异常特征的综合指标W.通常这8个参量之间具有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想.但是综合指标W在华北13次5.8级以上地震前出现明显的异常变化.表明综合指标W可以较好地反映地震活动时、空、强异常特征.本文还对主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论.
- 王炜马钦忠林命週吴耿锋吴绍春
- 关键词：主成分分析数据挖掘特征向量贡献率
- 一种改进的序贯模式算法在地震学中的应用被引量：1
- 2005年
- 结合地震预报的领域知识,面向具体的应用,提出了一种改进的基于滑动时间窗口的序贯模式挖掘算法,用来发现广义的地震序列。与地震学中地震序列研究相比,将数据挖掘的应用拓展到地震预报中,通过序贯模式来研究广义地震序列。实验测试结果表明:该算法能够发现一些有意义的广义的地震序列。
- 蔚赵春吴绍春王炜
- 关键词：数据预处理数据挖掘序贯模式地震序列
- 使用因子分析方法研究九江5.7级地震前的地震活动异常被引量：2
- 2006年
- 使用2005年11月26日江西九江5.7级地震前震中附近地区的地震资料,选择反映地震活动时、空、强特征的地震频次N(ML≥3.0)、b值、η值、A(b)值、Mf值、Ac值、C值和D值参量进行因子分析。这些参量之间具有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想。但是根据因子分析可以得到反映地震活动时、空、强特征的综合指标Wfa值,该指标在九江5.7级地震前出现明显的异常变化。表明综合指标Wfa值可以较好地反映地震活动的异常特征。文中还对与因子分析结果的有关问题进行了讨论。
- 王炜林命週马钦忠吴耿锋赵利飞吴绍春
- 关键词：特征向量贡献率地震活动
- 我国大陆强震预测的支持向量机方法被引量：23
- 2006年
- 统计学习理论是研究小样本情况下机器学习规律的理论.支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法.它不但较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化(预测)能力,其预测效果通常优于人工神经网络.我国大陆强震与全球主要板块边界的强震活动之间具有一定的关系,但是这种关系具有较强的非线性.尽管这种关系还不清楚,但是通过支持向量机可以很好地进行建模,并对我国大陆强震进行预测.
- 王炜刘悦李国正吴耿锋马钦忠赵利飞林命週
- 关键词：统计学习理论支持向量机人工神经网络地震形势
- 主成分分析法在地震预测中的应用研究被引量：21
- 2005年
- 用1979年7月9日江苏溧阳6.0级地震前后震中附近地区的地震资料,选择与地震活动强度有关的3级以上地震的频次N、b值、η值、A(b)值、Mf值和Ac值等6个参量进行主成分分析,实现对上述参量的有效约减。这6个参量之间具有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想。但是根据主成分分析可以得到反应地震强度异常特征的综合指标W,发现该指标在2次溧阳地震前出现明显的异常变化,震后异常恢复。表明综合指标W可以较好地反映地震活动异常增强的特征。文章还对与主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论。
- 王炜林命週马钦忠吴耿锋吴绍春
- 关键词：主成分分析特征向量贡献率
- 地磁数据处理与地震关系之探被引量：2
- 2008年
- 研究了上海崇明、佘山和杭州这3个地磁台的观测资料在2004年4月21日南黄海ML4.0级、5月26日浙江省舟山群岛ML4.3级和11月15日南黄海ML4.6级地震前的异常变化特征,结果表明:杭州台和崇明台数字化地磁观测资料分钟值空间差值于4月14日～17日、4月30日、5月8日出现的异常信息很可能是震磁异常信息;杭州台和佘山台数字化地磁观测资料分钟值、模拟观测21时值Z分量地磁场相关系数R值分别在震前2天、24天和震前5天、15天出现了超出2σ值的震磁异常变化;崇明和佘山地磁台数字化地磁Z分量分钟值的空间差值异常信息在4月21日南黄海ML4.0级地震前后有所显示,但在5月26日舟山群岛ML4.3级地震前不太明显,可能与这两个地磁台站相距较近且震中距较近有关。
- 马钦忠塔青王炜林命周吴耿锋吴绍春
- 关键词：地磁场
