支持向量机在地震综合预测中的初步应用

• 作者: 尤德祥 蒋淳 陆远忠 魏雪丽
• 来源期刊: 中国地震
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 地震活动参数 地震预测
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 研究报道
• 页码范围: 303-310
• 页数: 8页
• 分类号: P315
• 字数: 4734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4683.2006.03.011

摘要

统计学习理论是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,在其基础上发展的支持向量机学习方法能较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题,并已在函数逼近、模式识别、信号处理、时间序列分析和预测等领域得到了广泛应用.本文将支持向量机方法引入具有非线性特征和复杂孕震系统的地震综合预测领域,以华北地区(30°～42°E,108°～125°N)为例,基于地震活动参数研究从有限的地震样本中挖掘更多有效的地震信息,探索地震统计综合预测的新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尤德祥		6	30	4.0	5.0
2	蒋淳		8	104	5.0	8.0
3	陆远忠		29	399	10.0	19.0
4	魏雪丽		6	16	3.0	4.0