基于粗糙集理论的地震前兆综合预测研究
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摘要
以实际震例的异常数据为样本,利用粗糙集理论的离散、约简和推理功能,对地震前兆异常属性进行约简,进而对地震震级进行推理分类。初步结果表明,该方法可以在一定程度上找到异常数据与震级之间的内在联系,是一种可行的地震前兆综合预测方法。
Based on the actual earthquake cases of abnormal data as samples,the earthquake precursory anomaly attributes and reasons out earthquake magnitude are reduced using the rough set theory of discrete,reduction and reasoning function,in this paper.The analysis results show that this method can find the inner relationship between abnormal data and magnitudes.It is a kind of feasible earthquake precursor integrated prediction method.
引文
高隽.智能信息处理方法导论[M].北京:机械工业出版社,2004.
    郭军.智能信息技术[M].北京邮电大学出版社,1999.
    候利娟,王国胤,吴渝,等.粗糙集理论中的离散化问题[J].计算机科学,2000,27(12):89-94.
    蒋海昆,苗青壮,吴琼,等.基于震例的前兆统计特征分析[J].地震学报,2009,31(3):245-259.
    王炜,蒋春曦,张军,等.BP神经网络在地震综合预报中的应用[J].地震,1999,15(2):118-126.
    武安绪,张永仙,张晓东,等.地震前兆综合预测支持向量机模型研究[J].地震,2008,28(3):55-60.
    张肇诚,郑大林,罗咏生,等.《中国震例》前兆资料的初步研究[J].地震,1990,5:9-24.
    Pawlak Z.Rough Sets[J].International Journal of Information and Computer Science,1982,11:341—356.

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