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

摘要：

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.

关键词：时间序列分析、长短期记忆网络、前兆数据、趋势预测

所属期刊栏目：22

分类号：P315.63(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：河北省高等教育教学改革与实践项目 2019GJJG474

在线出版日期：2020-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45