基于粒子群算法的地震预报方法研究

• 作者: 张晓煜 李向
• 来源期刊: 地震工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粒子群算法 聚类 地震预报 群体智能
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 地震科学
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: P315.75
• 字数: 4025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0844.2014.01.0069

摘要

针对地震预测中定量计算的困难性,利用地震前兆异常高维数据特征,研究一种基于粒子群聚类算法的地震预报模型.该模型输入为条带、空区、短水准等14项异常指标数据,输出为震级分类.模型设定聚类平均距离为粒子群算法的评价函数,发掘分析地震前兆数据与地震震级的关系.结果表明该模型能有效地根据地震前兆数据预测地震震级,与传统聚类k-means算法模型相比,稳定性强,预报准确性更高.历史地震数据实例研究表明,本文提出的模型充分利用了粒子群算法的高鲁棒性、高适应性和群体智能的协同策略,是改进地震预报效能的途径之一.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓煜	郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系	17	66	5.0	7.0
2	李向	郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系	27	122	5.0	10.0