基于改进ICA算法对云南地区重力固体潮中地震前兆信息的提取与识别

• 作者: 全海燕 张艾怡 矣昕宝
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地震前兆信息 重力固体潮 长周期波 ICA
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 35-39,46
• 页数: 6页
• 分类号: P223
• 字数: 3678字
• 语种: 中文

摘要

固体潮信号是地球自转在月球和太阳作用下产生的混合复杂信号,其中包含大量的谐波分量,而实际重力固体潮信号中包含了丰富的地震前兆信息.该文提出一个重力固体潮信号的正交分解模型,通过将重力固体潮信号谐波分量,分解在两个正交的方向上,以提取独立的谐波分量:半日波信号、日波信号、长周期波信号.在重力固体潮地震前兆信息分析中引入ICA算法,结合ICA的自身的特点进行算法优化,对重力固体潮信号中包含的三类谐波进行提取.通过对重力固体潮信号中包含的长周期波的分析,研究长周期波的时序变化特征,从中读取其包含的震颤异常波从而提取地震前兆信息.通过对云南地区的实际震例分析表明,长周期波在地震前后的确存在异常变化特征量,此类异常变化常出现在地震前和地震后大约30 d左右.得到的时序特征量的变化容易观察,对于地震前兆信息的分析具有明确的物理意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全海燕	昆明理工大学信息工程与自动化学院	49	150	6.0	11.0
2	矣昕宝		9	13	2.0	3.0
3	张艾怡	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	0	0.0	0.0