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用神经网络理论预测水库诱发地震

THE PREDICTION OF RESERVIOR─INDUCED SEISMICITY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

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【作者】 许强黄润秋

【Author】 Xu Qiang; Huang Runqiu(Chengdu Institute of Technology)

【机构】 成都理工学院工程地质研究所

【摘要】 本文运用神经网络理论中改进的BP算法对水库诱发地震进行了研究,并根据不同的资料和不同的诱震因素,建立了两个水库诱发地震震级预测的神经网络模型。研究结果表明,与一般统计学相比,用神经网络理论预测水库诱发地震具有更高的精度。

【Abstract】 The improved Back-Propagation algorithm of artificial neural network is used to study reservior-in-duced seismicity in this paper. According to different actual materials and different factors of inducing seismicity, two predictive model for magnitude of RIS are established. Studies show that it has more high predictive accuracy than routine stastical methods.

【基金】 四川省青年科技基金,国家自然科学基金,优秀中青年人才基金
  • 【文献出处】 中国地质灾害与防治学报 ,THE CHINESE JOURNAL OF GEOLOGICAL HAZARD AND CONTROL , 编辑部邮箱 ,1996年03期
  • 【分类号】P315.9
  • 【被引频次】20
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