基于神经网络的烈度衰减融合模型研究

• 作者: 张建 胡斌 胡旺 郭红梅 陈维锋
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 融合预测模型 烈度衰减模型 地震影响场
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 224-229
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 4500字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.010

摘要

地震烈度衰减关系一直以来都是地震领域的研究热点和难点.不同学者建立了各地区的地震烈度衰减关系模型,并取得较好的应用效果.为了进一步提高地震烈度衰减模型预测的准确性,该文收集了川滇地区107个地震案例共243条地震等震线,利用BP神经网络对基于传统模型的中国西部烈度衰减关系和基于矩阵模型的烈度衰减关系的预测结果进行了学习融合,得到了川滇地区的融合预测模型.仿真结果表明,融合预测模型的预测准确性总体上优于中国西部烈度衰减关系和矩阵衰减关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈维锋		60	473	12.0	19.0
2	胡旺	电子科技大学计算机科学与工程学院	9	42	5.0	6.0
3	郭红梅		42	151	7.0	10.0
4	胡斌		10	24	3.0	4.0
5	张建	电子科技大学计算机科学与工程学院	6	8	2.0	2.0