赵利飞
- 作品数：23 被引量：106H指数：8
- 供职机构：上海市地震局更多>>
- 发文基金：地震科学联合基金“九五”国家科技攻关计划国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：天文地球一般工业技术更多>>
- 使用人工神经网络进行我国大陆强震时间序列预测被引量：12
- 2002年
- 使用人工神经网络对中国大陆最大地震时间序列进行预测,预测次年的中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.还表明中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非线性关系.
- 王炜谢端宋先月赵利飞
- 关键词：地震时间序列太阳黑子震级
- 高分辨率遥感影像的图像分割研究被引量：1
- 2005年
- 高分辨率卫星遥感影像可以为城市防震减灾信息系统的建设提供丰富的数据,但由于其细微信息特别丰富,因此也为相关地物目标检测与提取带来了一定的困难.本文选用2002年4月6日采集的上海市宝山区部分区域0.7m分辨率的QuickBird-2多光谱融合影像作为实验影像,通过图像预处理、边缘检测、二值化、区域标识、后期修整等一系列算法处理,对影像进行了图像分割。经过与目测结果的对比,认为计算机分割结果基本满足设计要求。
- 尹京苑赵俊娟赵利飞
- 关键词：影像图像分割
- 地震活动参数约简的因子分析方法被引量：1
- 2006年
- 目前地震活动性分析有许多指标参量,各参量在不同时段变化各异,预报效果不理想。由于各参量之间通常具有一定的相关性,本文选择地震频次N(ML≥3.0)、b值、η值、A(b)值、Mf值、Ac值、C值和D值8个参量进行因子分析,得到的反映地震活动时、空、强异常特征的综合指标Wfa。结果表明Wfa在2005年江西九江5.7级地震和华北14次5.7级以上地震前出现明显的异常变化,可以较好地反映地震活动时、空、强异常特征。还对因子分析的有关问题进行了讨论。
- 王炜林命週赵利飞马钦忠
- 关键词：地震活动参数特征向量贡献率九江地震
- 利用水位变化反演观测场地含水层应力状况的深入研究
- 该文利用数值模拟的方法着重对以下几个方面进行了研究:能恰当反映井-含水层系统民孕震区构造应力场关系的数学模型;应力场调整过程中承压含水层中水位的变化规律;地壳浅层流体场、构造应力场相互作用在观测井水位上的表现特征等.建立...
- 赵利飞
- 关键词：地震有限差分法水头
- 文献传递
- 利用神经网络技术对华东地区进行地震预测被引量：5
- 2002年
- 用BP神经网络技术研究华东地区(29°～37°N,114°～124°E)地震时间序列的规律,在大量实验的基础上得出,对于华东地区当输入层节点数目为12、隐层的节点数为16、输出层节点数为1时可以得到较好的收敛结果。根据选取的参数采用两种方法对华东地区进行地震预测,结果表明利用BP神经网络处理华东地区的地震时间序列有较强的容错性,进而认为将该方法用于华东地区地震时间序列的短临预测有较好的效果。
- 赵利飞王炜
- 关键词：BP算法人工神经网络地震预报震级
- 保山井水位异常的数值模拟被引量：5
- 2000年
- 利用 1 995年 7月 1 2日云南孟连MS7.3地震和 1 996年 2月 3日云南丽江MS7.0地震前保山井水位异常变化的原始资料 ,并根据介质体膨胀变化率和水位变化的耦合关系式 ,用有限差分法模拟了保山井水位的变化情况 .通过拟合实际观测曲线 ,得出观测井附近含水层内平均应力变化率的演变情况 .
- 尹京苑赵利飞
- 关键词：井水水位水位变化有限差分法地震
- 同一孕震模式中不同的水位变化形态
- 2001年
- 基于应力场与含水层井水位的关系 ,以DD模式为例 ,用数值模拟的方法讨论了同一孕震模式下不同地点的井水位变化。研究表明 ,同一孕震模式下水位存在不同的前兆现象 ,这些前兆现象水位变化形态与观测井相对于孕震区的不同位置有密切关系。
- 尹京苑赵利飞
- 关键词：孕震模式井水位数值模拟地下流体地震前兆
- 地下水位前兆敏感水力学条件的数值模拟研究被引量：10
- 2000年
- 根据弹性孔隙理论 ,利用数值分析的方法 ,研究了承压含水层对井水位的映震效果的影响 .模拟结果显示 :含水层系统的封闭状态对水位的映震效果有很大影响 ,侧漏的大小和水头的高低会直接影响水位的观测效果 .在系统封闭很好的情况下 ,观测水位的变化基本与水头的变化呈线性关系 .此外 ,含水层系统的渗透性也是影响水位变化的重要条件之一 。
- 赵利飞尹京苑
- 关键词：地震前兆数值模拟地下水位水力学
- 中国大陆强震时间序列预测的支持向量机方法
- ＜正＞ 传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论,但在实际问题中样本数往往是有限的,因此一些理论上很优秀的学习和预测方法在实际中表现却可能不尽人意。统计学习理论（Statistical Learning Theo...
- 王炜刘悦林命周马钦忠赵利飞
- 文献传递
- 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
