10.3969/j.issn.1673-8047.2020.02.006
基于长短期记忆网络的地热数据预测 ——以毛垭温泉泉水温度数据为例
地热异常与地震关系密切.地热数据是典型的时间序列数据,研究其变化规律是检测异常数据的前提.传统的时间序列分析方法主要以线性方法为主,其拟合精度有限.根据地热时间序列数据的特点,论文采用LSTM模型对毛垭温泉泉水温度4年观测数据进行建模,并将实验结果与传统的AR方法、ARMA方法进行了对比.实验结果表明,在毛垭温泉泉水温度数据集上,LSTM方法预测的均方根误差RSME明显小于AR和ARMA方法.论文研究为地震前兆数据预测拓宽了思路.
时间序列分析、长短期记忆网络、前兆数据、趋势预测
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P315.63(大地(岩石界)物理学(固体地球物理学))
河北省高等教育教学改革与实践项目 2019GJJG474
2020-07-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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