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摘要:
由于地震区域地质结构的差异性,采用单一模型难以在分割后的所有小区域都达到较好的预测效果.为此,提出一种基于区域分割的混合型算法.分别利用反向传播神经网络算法和树突状细胞算法对分割后的区域进行建模,选择效果较好的算法作为该区域的预测算法.根据不同区域的权值来预测整个大区域的地震发生情况.实验结果表明,该算法能够有效改善地震预测的效果.
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文献信息
篇名 基于区域分割的混合地震预测算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 树突状细胞算法 反向传播神经网络 混合算法 区域分割 地震预测
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 开发研究与工程应用
研究方向 页码范围 310-315
页数 6页 分类号 TP18
字数 4060字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0052127
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 董红斌 武汉大学国家网络安全学院 26 143 5.0 11.0
2 周雯 武汉大学国家网络安全学院 9 3 1.0 1.0
3 周天祥 武汉大学国家网络安全学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
树突状细胞算法
反向传播神经网络
混合算法
区域分割
地震预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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317027
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