基于EMD-LSTM方法的地震前兆数据同化分析  

Analysis of earthquake precursor data assimilation based on the EMD-LSTM method

作　　者：田益博 黄辅琼 TIAN Yibo;HUANG Fuqiong(Institute of Disaster Prevention,Langfang 065201,China;China Earthquake Networks Center,Beijing 100045,China)

机构地区：[1]防灾科技学院,廊坊065201 [2]中国地震台网中心,北京100045

出　　处：《地震地磁观测与研究》2022年第S01期286-287,共2页Seismological and Geomagnetic Observation and Research

基　　金：中央高校基本科研业务费项目(项目编号:ZY20220329)。

摘　　要：1研究背景傅承义(1963)指出地震预报的直接标志是前兆,而寻找前兆是地震预报研究的一条重要途径。马宗晋等(2014)通过对全球地震演化特征、地震预测预报历史和中国陆区地震预测途径的探索,提出地震前兆观测效能图谱。黄辅琼等(2017)指出发展数值地震预报首先需要对各种观测资料进行同化分析。使用LSTM神经网络预测时间序列数据较为有效,但是该方法在处理强非线性数据时存在不理想情况。EMD-LSTM神经网络是近年发展起来预测时间序列数据的一种有效方法。

关 键 词：同化分析 地震前兆 机器学习 经验模态分解 长短期记忆人工神经网络 

分 类 号：P315.72[天文地球—地震学]