BP神经网络在地震预测中的应用研究.pdf

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1、BP神经网络在地震预测中的应用研究徐程。等BP神经网络在地震预测中的应用研究ResearchandApplicationofBPNeuralNetworkinEarthquakePrediction徐程邹舍琶(昆明理工夫学信息工程与tl动化学院，云南昆明650500)摘要：为了对未来地震趋势进行预测，提出一种BP神经网络预测方法。利用Matlab建立BP神经网络模型，并以滇西南地震数据为学习样本对网络模型进行TiJII练和仿真测试研究。研究结果表明，利用BP神经网络模型预报的地震震级与实际震级误差在8％以下，

2、说明所建模型具有较好的适应性和预报精度。该方法对地震震级的预测具有一定的指导作用和参考价值。关键词：BP神经网络地震预测网络模型仿真震级误差中图分类号：TPl83文献标志码：AA晰act：Topredicttheearthquakefiendinfuture，thepredictivemethodbasedonBPneuralnetworkisproposed．TheBPneuralnetworkmodelisestablishedbyadoptingMatlab．andthemodelistrainedby

3、usingthedatafromsouthwestofYurmnnprovince∞thelearningsamples。thenthemodelisstudiedwithsimulationtest．TheresultsofresearchdemonstratethattheeITOI"betweenactualmagnitudeandthemagnitudepredictedusingBPNNislessthan8％-andthemodelpossessesbetteradaptabilityandpre

4、dictiveprecision．Themethodprovidesreferenceandguidancet0magnitudeprediction．Keywords：BackpropagationneuralnetworkEarthquakeprediction0引言近年来，我国乃至世界各地地震频发，造成大量人员伤亡和财产损失。为了最大限度地减少地震造成的损失，进行地震预测是非常必要的。在地理研究领域，地震预测一直是困扰各国科学家的一个难题，但可靠的预测是非常困难的，这是因为人类至今还非常欠缺对地震的成因

5、和规律的认识。地震学家不能直接观测地球内部，因而对地震的孕育过程和影响这一过程的种种因素缺乏观测数据⋯。相比较于传统的预测方法，BP神经网络在预测时的信息损失较少，易于达到预测目的。l神经网络预测技术目前，在系统建模与预报中，应用最多的是静态的多层前向神经网络心j，这主要是因为该神经网络具有任意非线性映射的能力。利用静态的多层前向神经网络建立系统的输Ⅳ输出模型，其本质就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的位置非线性函数。对于静态系统的建模预报，多层前向网络能够取得良好的效果。尽管仍然存在一些关键性

6、的理论问修改描收到日期：201l—09—05。第一作者馀程(1987一)，男，现为昆明理工大学控制工程专业在读硕士研究生；主要从事神经同络方面的应用研究。12NetworkmodelSimulationMagnitudeerror题尚待解决，但许多研究成果表明，神经网络在非线性系统的预报方面有着广阔的应用前景pJ。神经网络用于时间序列预测，是指利用神经网络去逼近一个时间序列或者一个时间序列的变形，可用时间序列的前m个值[x(t一1)，x(t一2)，⋯，工(t—m)]去预测后面j个值x(t)，x(t+1)，⋯，

7、x(t十5一1)。[41具体来说，就是用一个结构为m中-s的神经网络来拟合或逼近函数，即：7T[X(t)，X(t+1)，⋯，x(t+s一1)]=F[x(t一1)，x(‘一2)，⋯，X(t—m)](1)当s=1时，为神经网络的一步预测，即有：x(t)=F[x(t—1)，x(t-2)，⋯，J(f—m)](2)当s>l时，为多步预测。此时网络有s个输出，依次对应s个预测值。具体的预测方式如下。设有归一化的样本集X(t)(I=l，2，．．．，n)，当进行一步预测时，若选取m个输入、1个输出，则可组成如表l所示的训练组

8、对。表1训练组Tab．1Traininggroup输入数据籀出数据工(1)，x(2)，⋯，x(m)x(爪+1)X(2)，jr(3)，⋯．X(m+1)X(m+2)x(n—r，I)，X(n—m+1)．⋯，x(n一1)X(n)PRoCESSAUTOMATIONINSTRUMENTATl0NVOL33N仉6Jtme2012BP神经网络在地震预测中的应用研究徐程。等当网络训练好后，如要预测X(n+1)的值，只