基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的儀器地震烈度預(yù)測模型研究

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摘要： 地震發(fā)生后，針對能夠快速預(yù)測震中附近的烈度分布情況的問題，首先對632次地震觸發(fā)的臺站進(jìn)行篩選，對2 231個臺站觸發(fā)后20 s內(nèi)有效的7個地震動參數(shù)以及震級和震源距的信息進(jìn)行提取，并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所選數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，建立三種有效的預(yù)測模型。研究結(jié)果顯示模型一所選的輸入?yún)?shù)為7個，不利用震源參數(shù)，在預(yù)測中有著較好的時效性，從第1 s到 20 s，預(yù)測的平均烈度差值逐漸減小到0.45;模型二所選的輸入?yún)?shù)為8個，利用了震源距信息，可以用于烈度級別的預(yù)測，預(yù)測的平均烈度差值逐漸減小到0.36;模型三所選的輸入?yún)?shù)為9個，預(yù)測結(jié)果較好，可用于震后烈度場的實(shí)時預(yù)測，平均烈度差值逐漸減小到 0.31。（剩余15605字）