基于反向选择的地震预测方法

• 作者: 吴晶晶 周雯 梁意文 谭成予
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 反向选择 地震预测 地震活动性指标 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1097-1100
• 页数: 4页
• 分类号: TP311|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0783

摘要

针对大地震历史数据缺乏导致的大地震预测准确率低的问题,提出一种基于反向选择的地震预测方法.采用可变实值反向选择算法生成成熟检测器,用于预测地震是否发生.由于反向选择在训练过程中无须非我数据,可减小大地震数据缺乏对训练效果的影响.实验采用四川省历史地震数据,对一个月内是否发生5.0级及以上地震进行预测.与传统机器学习算法进行对比,结果表明反向选择算法具有更好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁意文	武汉大学计算机学院	65	396	13.0	17.0
2	谭成予	武汉大学计算机学院	17	50	3.0	6.0
3	吴晶晶	武汉大学计算机学院	11	17	3.0	4.0
4	周雯	武汉大学计算机学院	9	3	1.0	1.0