基于四分量钻孔应变数据的神经网络地震活动性预测分析OA北大核心CSTPCD

首先利用四分量钻孔应变数据独有的自洽特性,构建震前应变特征数据集;之后基于一维卷积神经网络框架,设计地震震级与方位的预测模型;然后通过混淆矩阵计算准确率、召回率以及F1分数,对模型预测结果进行评价与修正;最后对我国西南地区的永胜、昭通、姑咱及腾冲四个台站的钻孔应变特征分别进行训练与验证,并讨论了不同特征窗长对预测效果的影响。训练完成后的模型效果在测试集上均表现优异,四个台站对震级和方位预测的平均准确率分别可达85%和80%左右,说明四分量钻孔应变数据特征与地震的发生有着很强的相关性,通过卷积神经网络对地震前兆特征进行挖掘具有很大研究潜力,本文提出的预测策略也为未来短临地震的精确预测研究打下基础。