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摘要:
针对地震前兆观测数据可能含有异常信息的特点, 为客观描述数据序列的正常背景, 并且不失真地识别异常信号, 本文通过模拟实验序列, 论述了时间序列分析识别异常方法中建模样本序列遴选和经验预测序列估计的关键技术. 实验序列分析结果表明, 该方法是可行的有效的, 所识别的异常信号清晰明确, 与模拟假设的异常信号基本一致.
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内容分析
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文献信息
篇名 地震前兆异常识别技术的数值模拟实验研究
来源期刊 地震学报 学科 地球科学
关键词 地震前兆 时间序列 异常识别
年,卷(期) 2000,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 606-613
页数 9页 分类号 P315.72
字数 6906字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-3782.2000.06.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱家栋 31 316 12.0 17.0
2 李胜乐 33 333 10.0 16.0
3 陈俊华 20 107 7.0 10.0
4 严尊国 8 88 3.0 8.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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参考文献  (1)
节点文献
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1997(1)
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2000(0)
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2018(1)
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2019(3)
  • 引证文献(1)
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研究主题发展历程
节点文献
地震前兆
时间序列
异常识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
地震学报
双月刊
0253-3782
11-2021/P
16开
北京市海淀区民族大学南路5号(北京8116信箱)
1979
chi
出版文献量(篇)
2104
总下载数(次)
1
总被引数(次)
39759
相关基金
地震科学联合基金
英文译名:Chinese Joint Seismological Science Foundation
官方网址:http://www.csi.ac.cn/wjf/jjh/jjh.htm?classid=020701&className=%E5%9C%B0%E9%9C%87%E8%81%94%E5%90%88%E5%9F%BA%E9%87%91%E4%BC%9A
项目类型:面上项目
学科类型:
论文1v1指导