在地脈動數據上應用分類算法的地震預測實驗

作者：馬士振,劉宏志,牟磊育

摘要：以"紅腫"假說為基礎,在由地脈動數據統計量和過往震例構成的樣本集上應用數據挖掘中的分類算法開展地震預測實驗。篩選符合震級、震中距、發震時間間隔以及未受臺風影響等要求的地震對,并以其尾地震作為預測對象。計算地震對時間范圍內各時間窗中地脈動數據的標準差,并采用z-score標準化方法對標準差數據進行標準化處理。然后,選取距震中最近三個臺的最后一組標準化數據的中位數作為正樣本數據,選取各臺站平靜期數據的中位數作為負樣本數據,最后將上述正負樣本數據構成樣本集。使用CART算法、GBDT算法和SVM算法在此樣本集上分別構建預測模型,采用5折交叉驗證方法對預測模型進行評估。實驗結果表明:①地震與地脈動變化存在一定的關系,且地脈動異常現象更多地出現在6.0級以上地震發生前;②6.0級以上地震構成的正樣本對預測模型的構建影響較大;③SVM算法更適用于小樣本數據環境。

發文機構：北京市地震局 北京大學軟件與微電子學院 中國地震局地球物理研究所

關鍵詞：地脈動分類地震預測MicrotremorClassificationEarthquake forecast

分類號： P315.7[天文地球—地震學][天文地球—固體地球物理學][天文地球—地球物理學]