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基于支持向量机预测模型的高速铁路现地地震预警方法
被引量：
5
1
作者
宋晋东
朱景宝
+6 位作者
刘艳琼
孙文韬
李水龙
曾奎原
汪云龙
姚鹍鹏
李山有
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期177-187,共11页
以准确发出预测高速铁路Ⅰ级地震警报为目标,提出基于支持向量机(SVM)预测模型的高速铁路现地地震预警方法,并分析该方法的可行性。首先,针对震级和地震动加速度峰值2个参数,分别明确相应的SVM预测模型;然后,设置阈值(震级6级和地震动...
以准确发出预测高速铁路Ⅰ级地震警报为目标,提出基于支持向量机(SVM)预测模型的高速铁路现地地震预警方法,并分析该方法的可行性。首先,针对震级和地震动加速度峰值2个参数,分别明确相应的SVM预测模型;然后,设置阈值(震级6级和地震动加速度峰值40 cm·s-2)并定义预测等级及其与阈值间的对应关系,依据2个参数预测值与阈值的关系发布不同等级警报;最后,根据地震动加速度峰值观测值与预测值的对比,定义报警动作,评价报警性能。依托2022年1月8日青海门源6.9级地震的全部加速度数据进行离线验证,结果表明:P波到达后1~3 s时间窗内,2个参数的预测值逐渐接近真实值,预测误差的标准差明显减小,SVM预测模型可得到准确预测结果;首台(距离震中最近且离破坏最近的台站)触发后1 s时即可成功发布警报,触发后6 s时烈度Ⅶ度区域内的所有台站均成功发布警报。该方法可为低成本烈度仪服务高速铁路地震监测预警提供参考。
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关键词
高速铁路
地震预警
震级
加速度峰值
支持向量机
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职称材料
题名
基于支持向量机预测模型的高速铁路现地地震预警方法
被引量：
5
1
作者
宋晋东
朱景宝
刘艳琼
孙文韬
李水龙
曾奎原
汪云龙
姚鹍鹏
李山有
机构
中国
地震局
工程力学研究所
地震
工程与工程振动重点实验室
地震
灾害防治应急管理部重点实验室
中国
地震
台
网中心测震
台
网部
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心
福建省地震局福建地震台
河南辉煌科技股份有限公司安防产品部
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期177-187,共11页
基金
中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项资助项目(2021B07)
国家自然科学基金资助项目(U2039209,U1839208,51408564)
+2 种基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2021E119)
地震科技星火计划项目(XH22008B)
福建省地震局科技基金专项资助项目(SF202103)。
文摘
以准确发出预测高速铁路Ⅰ级地震警报为目标,提出基于支持向量机(SVM)预测模型的高速铁路现地地震预警方法,并分析该方法的可行性。首先,针对震级和地震动加速度峰值2个参数,分别明确相应的SVM预测模型;然后,设置阈值(震级6级和地震动加速度峰值40 cm·s-2)并定义预测等级及其与阈值间的对应关系,依据2个参数预测值与阈值的关系发布不同等级警报;最后,根据地震动加速度峰值观测值与预测值的对比,定义报警动作,评价报警性能。依托2022年1月8日青海门源6.9级地震的全部加速度数据进行离线验证,结果表明:P波到达后1~3 s时间窗内,2个参数的预测值逐渐接近真实值,预测误差的标准差明显减小,SVM预测模型可得到准确预测结果;首台(距离震中最近且离破坏最近的台站)触发后1 s时即可成功发布警报,触发后6 s时烈度Ⅶ度区域内的所有台站均成功发布警报。该方法可为低成本烈度仪服务高速铁路地震监测预警提供参考。
关键词
高速铁路
地震预警
震级
加速度峰值
支持向量机
Keywords
High-speed railway
Earthquake early warning
Magnitude
Peak ground acceleration
Support vector machine
分类号
U238 [交通运输工程—道路与铁道工程]
P315.7 [天文地球—地震学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机预测模型的高速铁路现地地震预警方法
宋晋东
朱景宝
刘艳琼
孙文韬
李水龙
曾奎原
汪云龙
姚鹍鹏
李山有
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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