摘要
地震数据具有样本离散、有限的特点,因此预测下一次地震发生的时间、位置和震级是非常困难的任务。针对数据的特点,联合采用了灰色预测与支持向量机回归算法,对四川省的地震数据进行分析,并构建了相应的灰度模型以对震级进行预测。在此基础上预测得到2020年四川省可能发生地震的频次和平均震级,以及最大一次地震的经纬度、深度,并建立了地震可视化系统以展示预测的地震结果。
Since seismic data has only discrete and limited samples,it is difficult to predict the time,location and magnitude of the next earthquake.Observing the property of the data,this paper uses the gray prediction algorithm and support vector regression algorithm to analyze the seismic data of Sichuan Province,and thereby construct the corresponding gray model to accurately predict the magnitude.On the basis,we predict the frequency and average magnitude of the earthquake that may occur in Sichuan Province in 2020,and the longitude,latitude,depth of the largest one,and build a seismic visualization system to demonstrate the predicted seismic results.
作者
游佳
杨鑫
刘议丹
黄培煌
YOU Jia;YANG Xin;LIU Yidan;HUANG Peihuang(College of Mathematics and Data Science(Software College), Minjiang University, Fuzhou, Fujian 350108, China)
出处
《闽江学院学报》
2021年第5期1-7,共7页
Journal of Minjiang University
基金
福建省自然科学基金项目(2020J01845)
福建省中青年教师教育科研项目(JAT190613)。
关键词
地震预测
灰色预测算法
支持向量回归
可视化
earthquake prediction
grey prediction algorithm
support vector regression
visualization
作者简介
通讯作者:黄培煌(1983—),女,福建泉州人,副教授,博士,主要研究方向为移动传感器网络、优化理论与算法、机器学习等。
