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基于多输入高斯过程回归的震级快速估算方法OA北大核心CSTPCD

中文摘要

为充分利用初至地震波中与震级相关的信息,提高震级估算精度,本文提出了一种震级快速估算方法(GPR),该方法将初至地震波在时域、频域和时频域中的10个特征参数输入高斯过程回归模型实现震级估算。利用日本的大量地表强震记录对GPR方法进行训练和测试,并与最大卓越周期τ_(p)^(max)方法和位移幅值P_(d)方法进行了对比。结果表明,GPR方法在有震源距和无震源τ_(p)^(max)距两种情况下,估算震级的准确性均显著好于方法和P_(d)方法。此外,利用智利的地表强震记τ_(p)^(max)录对日本数据训练的GPR进行泛化能力测试的结果显示,GPR方法较方法和P_(d)方法具有更好的泛化能力。利用GPR方法对我国的三次典型震例进行震级估算,验证该方法是合理且可靠的,表明GPR方法不会受到地域差异的影响,可以有效提高地震预警系统估算震级的准确度。

赵庆旭;王延伟;莫红艳;曹振中

桂林理工大学广西岩土力学与工程重点实验室,广西桂林541004桂林理工大学广西岩土力学与工程重点实验室,广西桂林541004桂林理工大学广西岩土力学与工程重点实验室,广西桂林541004桂林理工大学广西岩土力学与工程重点实验室,广西桂林541004

地球科学

地震预警震级估算机器学习高斯过程回归

《地震学报》 2024 (5)

P.806-824,19

国家自然科学基金项目(51968016,51968015)广西岩土力学与工程重点实验室主任基金(桂科能19-Y-21-8)共同资助.

10.11939/jass.20220223

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