人工神经网络在地震综合预报中的应用

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1、第,巧卷第期地震学报年月,一人工神经网络在地震综合预报中的应用‘蔡煌东甘俊人姚林声中国上海。中国科学院上海冶金研究所、、多级判别聚类分析等统计模式识别方法在地震综合预报中的应用已有多篇文献报道石绍先沈斌,叭王学仁,多年预报实践表明,模式识别方法对干地震预报是有效的随着国际上神经网络研究的兴起,该方法也被用于模式识别领域,但尚未见其用于地震综合预报方面本研究运用“反向传播”,对滇西南地震,神经网络区个震例进行了计算机分析建立了地震综合预报的专家系统,人而为进一步研究决定地震强度的物理因素,准确地预报将来的未知地震提供参考信息人工神经网络反向传播模型及算法—人工神经网络是年代

2、兴起的一门非线性科学,它是模拟人的智能的一条重要途径,在模式识别、数据处理及自动化控制等方面,输出层已得到了初步的应用取得了很好的效果尹红风、戴汝为,年,并行分布处理小组提出“”一,了著名的反向传播神经网络模型它是,隐蔽层一种多层感知器结构除输入层和输出层,,以外还可含有多个中层隐蔽层含有一个隐蔽层的一模型如图所示一模型具有很强的自组织、自学习能输人层,通过对有代表性例子的学、,力习训练能够掌握事物的本质特征,许多问题都可由它来解决例如,一匹配,问题对称性判断等尹红风、戴汝为,目前对神经网图反向传播网络络的研究热潮,一模型是起了重要作用的模型之一一网络的自学习过程是个反复

3、迭代的过程首先给网络一组初始权值,然后输入一个样本,并计‘孚年月,年月日决定采用·日收到本文初稿地震学报卷,用一定的方法来修改,以达到减小这个差值的算输出通过实际输出和期望输出之间的差值网络的权目的反复执行这个过程直至这个差值小于预先确定的值为止对足够的样本进行这样的“学”,网习后络所持的那组权值便是经过自适应学习得到的正确的内部表示设户,,则一网络学分别是第个样本的期望输出与实际输出习算法为△,,甲二二少户为输出节点的输出时一一为隐蔽层节点的输出时‘少少少一少‘一一此处,,日是某层的第个节点与上一层的第个节点间连线的权,户是第个节点的输·,、,出,一‘,是第,个节点收到

4、信息的总和,是第,个节点的输出误乙差,专是增益一神经网络用于地震综合预报一,,为了运用网络根据震区特征参数物理环境驱动背景等预报地震强度我们选择了云南地震最多的地震区滇西南地震区包括思茅一普洱一励腊、云县一耿马、澜沧一景洪个地震带作为研究对象,尝试—了神经网络方法的效果滇西南范围的具体定义为云南西南部北纬度以北、南淀河断裂以东、红河断裂以西的地区、,,。,如文献石绍先范杨一样选取该区半年来地震积累程度半年内能量释放积累,,,,,值值异常地震群个数地震条带或者地震密集区个数是否处干活动区内以及相关地震区地震震级这样个特征参数作为预报因子我们取个不同“”,。的震例作为神经网络

5、的学习教材按其震级大小分成类第一类镇第二类气蕊第三类。簇簇将其特征变量上述个预报因子作为输入,类的输出期“,,”、“,,”、“,,”望值依次定为第一类第二类第三类神经网络的,,,隐蔽层含个单元训练集的收敛误差为经过学习神经网络能完全正确地识别这些震例建立了震区特征参数与震级之间的复杂的对应关系见表,具有了模拟人脑的功能表个学习震例震级一异常震群地震条带活动相关艺习坛区类神经网络学习结果半年内半年内个数个数震级周期别材汽为了进一步考验所建立的模,“训练”,“”,型将未参加的另外个待测震例作为未知震例由已掌握了知识信息的神经网络对它们识别,按照其输出值与期望输出值的接近程度,

6、决定其归属于哪一类识期蔡煌东等人工神经网络在地震综合预报中的应用,个属第一类个属第二类个属第三类,这些预报结果与实际情况完全一致别结果表明见表表个预测震例艺,艺份云异常地震活动相关区神经网络预测结果预测震级震群条带周期类别人了半年内半年内个数个数震级弓’要、芭毛三,可,只要输入震区特征参数预报因子的实测值,见即可对将来的未知地震进行预报结论、“”本文应用人工神经网络对确定地区确定时间范围内的地震强度作了预报时空强个要素均已,得到令给挂人满意的结果这个方法同一般的多因子判别法相比有以下优点神经网络以其高度的并行性和非线性表达能力,对处理多因子、多类和非线性的问题显示其长处,

7、它将知识和推理结合起来并具有自学习能力在神经网络模,,型中信息分布存储在各个单元中个别输入信号变大或个别单元损坏不会引起识错误因此,用神经网络模型进行识别,其能力强、可靠性高本研究中,将隐蔽层第个单元删去,得到的神经,网络模型记为模型原来的模型记为模型它们对待测样本的预报结果比较见表表个别神经元损坏对网络性能的影响神经网络的预测结果预测结果神经网络的预测结果预测结果,、仁‘广综,,,上所述能够预料随着神经网络研究的进一步发展可望开辟地震综合预报的新途径云南省地震局石绍先先生提供了全部震例的有关数据,特此致谢地震学报卷参考文献、