基于GA-BP神经网络的地震预报技术

• 作者: 汤兰荣 罗丽 肖健 肖孟仁 项月文 饶泓
• 来源期刊: 国际地震动态
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地震预报 人工神经网络 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 4-10
• 页数: 7页
• 分类号: P315.75
• 字数: 3672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0235-4975.2016.08.004

摘要

概述遗传算法（GA）和 BP神经网络的原理，利用遗传算法具有全局搜索能力且不易陷入局部极小点的特性，优化 BP神经网络的连接权值和阈值，使得计算结果全局最优，以弥补BP算法的不足。选取闽粤赣交界及东南沿海地区的地震目录作为研究样本，提取出7个测震学前兆指标作为预报因子，构建 GA-BP神经网络进行训练和仿真。震例检验结果显示，该优化方法的震级预测精度较 BP神经网络有较大提升，具有对地震震级预测的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶泓		39	365	12.0	17.0
2	项月文		13	32	2.0	5.0
3	罗丽		11	31	2.0	5.0
4	肖健		4	55	3.0	4.0
5	肖孟仁		13	14	2.0	3.0
6	汤兰荣		32	138	7.0	10.0