【摘 要】
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为了借助容易获取的地震相关因素间接预测地震震级,提出基于相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)方法的地震震级预测模型。通过样本学习建立地震震级与地震累积频度、
【机 构】
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桂林理工大学土木与建筑工程学院,桂林理工大学广西岩土力学与工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51409051)
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为了借助容易获取的地震相关因素间接预测地震震级,提出基于相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)方法的地震震级预测模型。通过样本学习建立地震震级与地震累积频度、累积释放能量、平均震级、b值、η值和相关区震级等6个主要影响因素之间的非线性映射关系,利用已知影响因素预测地震震级。结果表明:RVM模型预测结果均优于BP神经网络及SOM-BP神经网络预测结果;通过敏感因子分析比较各因素的敏感程度,b值和η值最为突出,在震级研究中应重点分析。综合分析,RVM模型具有精度高和离散性小等优
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