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混沌参数优化RBF算法的震前ENPEMF信号强度趋势预测
被引量：
2
1
作者
郝国成
锅娟
+1 位作者
谭淞元
曾佐勋
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期1692-1698,共7页
提出了一种基于混沌参数优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型.通过混沌理论获得了ENPEMF信号的有效嵌入维数和最优时延,然后利用所获得的参数优化RBF神经网络.采用训练好的参数优化RBF神经网络预测ENPEMF.数...
提出了一种基于混沌参数优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型.通过混沌理论获得了ENPEMF信号的有效嵌入维数和最优时延,然后利用所获得的参数优化RBF神经网络.采用训练好的参数优化RBF神经网络预测ENPEMF.数值仿真结果表明,改进的RBF算法可以较为准确地预测Rossler混沌时间序列且误差较小.将优化的RBF模型应用于芦山Ms7.0级地震前ENPEMF数据,可以有效预测震前14 d的ENPEMF数据强度趋势,且预测效果及精度优于传统RBF神经网络算法,期望为地质灾害及强震前的电磁监测分析提供支持.
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关键词
地球天然脉冲电磁场
强度趋势预测
混沌理论
参数优化
RBF神经网络
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职称材料
题名
混沌参数优化RBF算法的震前ENPEMF信号强度趋势预测
被引量：
2
1
作者
郝国成
锅娟
谭淞元
曾佐勋
机构
中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院
中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室
中国地质大学(武汉)复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室
中国地质大学(武汉)智能地学信息处理湖北省重点实验室
中国地质大学(武汉)地球科学学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期1692-1698,共7页
基金
武汉市科技局攻关计划项目(2016060101010073)
111计划项目(B17040)
+2 种基金
大地测量与地球动力学国家重点实验室开放基金资助项目(SKLGED2018-5-4-E)
复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室基金资助项目(ACIA2017002)
智能地学信息处理湖北省重点实验室开放课题资助项目(KLIGIP2017A01).
文摘
提出了一种基于混沌参数优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型.通过混沌理论获得了ENPEMF信号的有效嵌入维数和最优时延,然后利用所获得的参数优化RBF神经网络.采用训练好的参数优化RBF神经网络预测ENPEMF.数值仿真结果表明,改进的RBF算法可以较为准确地预测Rossler混沌时间序列且误差较小.将优化的RBF模型应用于芦山Ms7.0级地震前ENPEMF数据,可以有效预测震前14 d的ENPEMF数据强度趋势,且预测效果及精度优于传统RBF神经网络算法,期望为地质灾害及强震前的电磁监测分析提供支持.
关键词
地球天然脉冲电磁场
强度趋势预测
混沌理论
参数优化
RBF神经网络
Keywords
the Earth’s natural pulse electromagnetic field
intensity trend forecasting
chaos theory
parameter optimization
RBF neural network
分类号
P315.63 [天文地球—地震学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混沌参数优化RBF算法的震前ENPEMF信号强度趋势预测
郝国成
锅娟
谭淞元
曾佐勋
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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