基于量子漫步算法的地震震前异常挖掘
地震特别是大震前会产生一些异常,但这些异常信息难以识别,导致无法充分利用这些异常信息预测地震的发生时间,减少地震带来的灾害影响.针对这个问题,提出一种基于量子漫步算法的震前异常挖掘方法,提取汶川地震和芦山地震的震前射出长波辐射(Outgoing Long-wave Radiation,OLR)异常,进而计算地震前后的P值,异常值CD等数据,通过统计分析方法,探索OLR异常与地震的关系.并且通过实验将该算法扩展到最近十年左右全球发生的8.0级及以上地震,验证该算法的有效性.实验结果表明,该算法能够有效的反映在地震前后会出现OLR异常,而且越大的地震异常越明显.因此,该算法适用于震前异常挖掘.
地震、量子漫步算法、射出长波辐射异常、异常挖掘
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国家自然科学基金青年项目41601477;福建省引导性项目2015Y0054;福建省自然科学基金2016J01280
2018-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
154-160
