地震研究

在综合考虑经典投影寻踪算法特点的基础上,针对投影寻踪计算中存在的一些不利因素,给出相应的解决思路。利用数值仿真技术进行基于粒子群优化算法与厄密特多项式构建的投影寻踪回归模型建模能力与计算精度的检验,再将其应用于多维地震时间序列综合建模预测中。计算结果和进一步分析表明,基于粒子群优化算法与厄密特多项式构建的投影寻踪回归投影寻踪模型具有简单、快速、有效的特点,在实际地震综合预测建模中取得了满意的效果,可作为地震综合预测的一种回归分析方法。

Considering its characteristics,we give the solution to the flaws of the conventional Project Pursuit Regression(PPR)algorithm.We use the numerical emulation technique to test the modeling ability and calculating accuracy of PPR that based on particle swarm optimization and Hermite multinomial,and apply HPPPR to the synthetic,seismic forecasting modeling of multi-dimensional seismic time series.The result shows that PPR model that based on particle swarm optimization and Hermite multinomial is simple,fast and effective,and it is satisfying in the real seismic synthesis forecasting modeling and it can serve as a regressing method.

引言
1 HPPPR地震综合预测回归模型
2 HPPPR模型应用分析
3 结语

$图1 基于理论信号的4阶正交厄密特多项式<br/>Fig.1 Four fractional orthogonal Hermite multinomial based on the theoretical signal$

图1 基于理论信号的4阶正交厄密特多项式
Fig.1 Four fractional orthogonal Hermite multinomial based on the theoretical signal

图2 理论数据通过HPPPR学习与检验获得的实测值与预测值序列(实线表示实测值; 虚线表示预测值)<br/>Fig.2 Real value and prediction value series obtained through HPPPR study and test with theoretical data(solid line:real value,dotted line:prediction value)

图2 理论数据通过HPPPR学习与检验获得的实测值与预测值序列(实线表示实测值; 虚线表示预测值)
Fig.2 Real value and prediction value series obtained through HPPPR study and test with theoretical data(solid line:real value,dotted line:prediction value)

图3 中国大陆典型震例样本的实发震级与预测震级回归模型(实线表示实发震级序列; 虚线表示预测震级序列)<br/>Fig.3 Real magnitude and predictive magnitude regression model of typical seismic sample in Chinese mainland(solid line:real earthquake series,dotted line:predictive earthquake series.)

图3 中国大陆典型震例样本的实发震级与预测震级回归模型(实线表示实发震级序列; 虚线表示预测震级序列)
Fig.3 Real magnitude and predictive magnitude regression model of typical seismic sample in Chinese mainland(solid line:real earthquake series,dotted line:predictive earthquake series.)

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备注

引言

1 HPPPR地震综合预测回归模型

2 HPPPR模型应用分析

3 结语

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