基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震震級時間序列預(yù)測方法研究.pdf

1、地震預(yù)測是基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的一個重要課題，如果能準(zhǔn)確預(yù)測即將發(fā)生的地震，就可以在地震來臨前及時向政府和人民發(fā)出預(yù)警信號，幫助人們采取有力措施，避免重大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。
　　在地震的觀測過程中，容易得到地震震級這一變量的時間序列，而根據(jù)混沌理論可以知道，決定系統(tǒng)長期演化的任一變量的時間演化過程，均包含有系統(tǒng)所有變量的長期演化信息。本文嘗試從過去發(fā)生的地震震級時間序列尋找地震震級的演化規(guī)律，預(yù)測未來可能發(fā)生的地震震級大小。
　

2、　本文首先研究地震震級時間序列的噪聲平滑問題，分析噪聲的破壞性作用，說明去噪的重要作用。文中介紹了常用的小波去噪方法，在對小波尺度閾值的選擇上，給出一種改進(jìn)后的小波方法。對比這兩種方法的去噪能力，采用去噪能力強(qiáng)的改進(jìn)小波方法對地震震級時間序列進(jìn)行去噪處理。
　　其次，分析地震震級時間序列的混沌特性和相空間重構(gòu)的重要作用，計算地震震級時間序列的最佳嵌入維數(shù)和延遲時間，利用 Takens定理重構(gòu)地震震級時間序列的相空間。
　　最

3、后，介紹常用的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)，建立地震震級時間序列的混沌-前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行地震震級時間序列的預(yù)測仿真。為了進(jìn)一步提高震級的預(yù)測精度，本文還介紹了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，詳細(xì)分析小波網(wǎng)絡(luò)的算法過程，針對其初始權(quán)值和閾值的選取缺點(diǎn)，采用遺傳算法對其進(jìn)行優(yōu)化，然后應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行地震震級時間序列的預(yù)測仿真。比較基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震震級時間序列預(yù)測結(jié)果，表明：遺傳算法改進(jìn)后的小波神經(jīng)