组合人工神经网络在地震预测中的应用研究

摘要：

研究地震测试,为了精确预报地震,减少伤亡和捷足损失,针对地震预测中的预测因子数据高度非线性问题,以及训练样本数量有限和分布不均匀的问题,给测试带来困难.采用组合人工神经网络对地震预测因子样本进行建模和预测.用自组织映射(SOM)神经网络对地震预测因子样本进行分类,使原本较为分散的样本点各自集中到内在规律较为相似的样本类中.再在各样本类中分别构建径向基函数(RBF)神经网络进行训练和预测.通过对地震实例的预测仿真及其相关分析表明,预测方法具有对地震预测的可行性.并且优于传统的BP神经网络的地震预测方法,方法可以有效提高预测精度.

关键词：自组织映射神经网络、分类、径向基函数神经网络、预测

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西教育厅科研项目200911LX98

在线出版日期：2011-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：190-193