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研究亮點

基于支持向量機和多參數(shù)輸入的地震預警震級估算研究

發(fā)布時間: 2022-08-10 點擊數(shù)量:4445
研究背景:
對于地震預警,在地震破裂初期,利用P波到達后最初幾秒的信號準確預測最終震級大小非常有意義。同時,地震破壞區(qū)域的估計以及向目標場地發(fā)布預警信息也都依賴于準確的震級估計。目前,在地震預警震級估算研究中,大多采用是基于單個特征參數(shù)與震級的線性統(tǒng)計關系,包括峰值位移Pd、平均周期Tc等,我國地震預警系統(tǒng)中采用的震級估計方法是Pd方法。由于單個參數(shù)包含與震級相關的信息較少,震級估計結(jié)果有誤差較大、小震高估和大震低估的問題。本文提出一個基于機器學習支持向量機和多參數(shù)輸入的方法,目的是改進地震預警震級估計結(jié)果。
研究方法及結(jié)果:
1)利用日本K-NET強震動臺網(wǎng)記錄的3.0-7.4級地震事件和支持向量機建立了一個基于支持向量機的震級估計SVM-M模型,采用地震記錄計算得到的12個特征參數(shù)作為SVM-M模型的輸入。圖1展示了對于相同測試數(shù)據(jù)集,在P波到達后3秒時,τc方法、Pd方法和SVM-M模型的震級估計誤差與震級和信噪比的關系,結(jié)果表明SVM-M模型有更小的震級估計誤差,且不受信噪比的影響。
2)P波到達后1-10秒時間窗內(nèi),基于SVM-M模型的單臺震級估計如圖2所示,在P波到達后1秒時,預測震級與實際震級即存在1:1的線性比例關系;隨著P波時間窗的增加,預測震級逐漸接近實際震級,6級以上的震級低估問題得到很好的改善。同時,也可以推斷:在地震破裂初期,地震的最終大小是可以確定的。
3)圖3展示了基于SVM-M模型對46次地震事件的離線應用,表示了這46次地震事件在首臺觸發(fā)后,震級估計誤差與隨時間的演化。對于6.5級以下的地震事件和6.5級以上的地震事件,在首臺觸發(fā)1秒時,震級估計平均絕對誤差分別是0.318和0.85;隨著首臺觸發(fā)時間的增加,在首臺觸發(fā)后10秒時,震級估計平均絕對誤差分別是0.171和0.161。
4)本文使用日本K-NET強震動臺網(wǎng)的3.0-7.4級的地震事件訓練得到了SVM-M模型,而對于7.5級以上的地震事件以及其他地區(qū)的地震事件還需要進一步的研究和驗證。本文的結(jié)果表明:和τc方法、Pd方法相比,基于SVM-M模型的震級估計誤差得到了改善,并且在首臺觸發(fā)后10秒內(nèi),可以對地震事件做出魯邦的震級估計;SVM-M模型在地震預警系統(tǒng)中有良好的應用潛力。

該成果發(fā)表在美國地震學會SSA旗下期刊《Seismological Research Letters》(Zhu Jingbao, Li Shanyou, Song Jindong*. Magnitude estimation for earthquake early warning with multiple parameter inputs and a support vector machine [J]. Seismological Research Letters, 2022, 93(1): 126–136. doi: 10.1785/0220210144)(IF:3.754,*通訊作者)。

圖1 P波達到后3秒時,(a)τc方法、(b)Pd方法和(c)SVM-M模型的震級估計誤差與震級和信噪比的關系

圖2 P波到達后1-10秒,基于SVM-M模型的單臺震級估計結(jié)果

圖3 首臺觸發(fā)后,震級估計誤差與隨時間的演化

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