【摘 要】
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地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象（地表温度异常升高）普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震
【机 构】
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中国石油大学（华东）,中国地震局地质研究所,中国石油大学（华东）,武汉大学
【基金项目】
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地震动力学国家重点实验室（LED2012B02）资助
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地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象（地表温度异常升高）普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震预测的思路,并进行了试验。基于8d合成的1km分辨率的MODIS数据,利用RST算法提取震前热异常信息,在分析震前热异常信息时空变化的基础上,确定出BP神经网络的结构,利用该网络对中国及周边100个5级以上震例,以及70个随机无震样本进行训练和仿真。试验结果表明,通过RST算法提取的震前热异常指数值,用于
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