人工神经网络在地震预测中的应用
基于神经网络的地震预警技术研究
基于神经网络的地震预警技术研究地震是一种严重的自然灾害，长期以来，人们一直致力于提高地震预警的准确率和时间。
通过数十年的研究和实践，基于神经网络的地震预警技术已逐渐成熟，成为了一种具有发展前景的技术。
这篇文章将对基于神经网络的地震预警技术进行深入探讨，包括其原理、应用、优势和未来发展等方面。
一、神经网络在地震预警中的原理神经网络是一种非线性函数映射关系的数学模型，它模拟生物神经系统中神经元的工作原理。
通过各种参数和方法的学习，神经网络可以实现对数据的分类和预测，即在给定输入数据的基础上，将其经过训练得到的权值系数和偏置值传递到输出层，从而得到相应的输出结果。
这种基于学习和体验的方法在地震预警中具有很高的应用价值。
在地震预警中，神经网络被应用于震源定位、震级估计、震源深度确定以及地震前兆特征提取等各个环节。
具体来说，利用神经网络模型和大量的地震监测数据，可以自动提取地震前兆的特征并进行预测，进而实现地震预警的提前和精准预测。
二、应用案例近年来，全球范围内对基于神经网络的地震预警技术的应用进行了大量的研究和实践，并取得了显著的成果。
下面将介绍一些成功的应用案例。
1. 均衡误差反向传播神经网络均衡误差反向传播神经网络通过对已有的地震监测数据进行分析和学习，建立了一个适合于地震预警的模型，并在实际的地震监测中得到了验证。
该技术可以对地震的震感进行精准判断和评估，极大地提高了地震预警的准确率和实用性。
2. BP神经网络BP神经网络是一种广泛应用于地震预警的模型，它具有很高的准确率和实时性。
通过对大量的地震监测数据进行学习和分析，BP神经网络可以实现对地震前兆特征的提取和预测，并在实时的地震监测中得到了广泛的应用。
3. 预测误差反向传播神经网络预测误差反向传播神经网络是一种针对地震预测的神经网络模型，可以通过学习和训练的方法实现对地震震级和震源深度的预测。
该模型基于学习算法和预测误差的反向传播方法，通过不断调整神经网络的参数，实现对地震预测的提高和优化。
地震预测中的人工神经网络模型研究
地震预测中的人工神经网络模型研究随着地球逐渐靠近科技文明的高速路，越来越多的科学家和工程师开始考虑如何准确地预测地震，以尽可能地减少灾难对人类带来的损失。
地震作为地球最为狂暴的自然灾害之一，历来被认为是难以准确预测的。
然而，伴随着人们对大数据和人工智能的认知，人工神经网络模型逐渐成为一种备受重视的地震预测技术。
本文旨在介绍人工神经网络模型在地震预测中的应用原理，以及目前该技术面临的挑战和未来的发展趋势。
一、人工神经网络模型简介人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟神经元网络的计算模型，通常用于解决诸如分类、回归、模式识别、数据挖掘等问题。
神经网络由许多人工神经元组成，每个神经元都有输入、输出和激活函数。
输入为神经元接收到的信息，输出为神经元处理后的结果，激活函数用于确定输出是否超过某个阈值。
将多个神经元组合在一起，就形成了一个功能复杂的神经网络。
二、人工神经网络模型在地震预测中的应用原理地震预测通常包括两个方面：首先是收集地震数据，包括地震波形、震级、震源深度等，并进行数据处理，然后是将经过处理的数据输入地震预测模型，对地震可能发生的时间、地点和震级进行预测。
在人工神经网络预测模型中，我们通常使用的是前馈神经网络。
前馈神经网络是一种简单的神经网络，它只有一层隐藏层，每个隐藏层神经元都连接到输出层。
具体来说，前馈神经网络将输入数据通过权重矩阵和偏置向量映射到隐藏层神经元，然后再将每个隐藏层神经元的输出确定为一个权重和偏差的线性和，通过激活函数映射到输出层神经元。
在地震预测中，我们可以将大量繁杂的地震数据输入到神经网络中，并通过训练和调整权重和偏差，学习并预测未来可能发生的地震事件。
三、人工神经网络模型在地震预测中的优劣由于地震具有高度的不确定性，许多地震预测模型无法解决这个问题。
相比之下，人工神经网络模型具有更高的准确度和精度，其预测结果也更加稳定和可靠。
这是由于神经网络能够自学习和自适应，可以在海量数据集中自动捕获和学习数据的潜在规律。
深度学习在地震定位中的应用综述
深度学习在地震定位中的应用综述地震是自然界中一种常见且具有重大破坏力的地质灾害。
准确地定位地震的发生地点对于灾后救援、预警以及科学研究具有重要意义。
近年来，深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在多个领域取得了突破性的进展。
在地震定位中，深度学习也被广泛应用，并且取得了显著的成果。
本文将对深度学习在地震定位中的应用进行综述。
一、深度学习简介及其在地震定位中的优势深度学习是一种基于人工神经网络（ANN）的机器学习方法，具有多层次的特征学习能力。
相比于传统的地震定位方法，深度学习在以下几个方面具有显著的优势：首先，深度学习可以自动学习和提取地震波形数据中的高级特征，避免了人工特征提取的主观性和困难性；其次，深度学习模型的参数可以通过大规模的地震数据进行训练，具有较强的泛化能力；再次，深度学习可以准确地捕捉地震波形数据中的非线性关系，提高了地震定位的精度和稳定性。
二、深度学习在地震定位中的方法与模型（1）卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是最常用且有效的深度学习方法之一。
在地震定位中，卷积神经网络通过多层次的卷积核提取地震波形数据中的相关特征，进而实现地震定位。
研究表明，卷积神经网络可以快速、准确地定位地震发生的位置，并且对于地震数据中的噪声和干扰具有一定的鲁棒性。
（2）循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种具有记忆性的神经网络模型，适合处理时间序列数据。
在地震定位中，循环神经网络可以捕捉地震波形数据中的时序信息，识别地震波形数据的震相，并实现地震定位。
研究表明，循环神经网络对于地震波形数据的短时变化和长时趋势具有较好的学习和预测能力。
（3）深度信念网络（DBN）深度信念网络是一种基于无监督学习的深度学习模型，具有强大的特征学习能力。
在地震定位中，深度信念网络可以通过无监督的方式学习地震波形数据的低维表示，减少数据的维度和冗余信息，进而提高地震定位的效率和准确性。
三、深度学习在地震定位中的应用案例（1）基于卷积神经网络的地震定位方法某研究团队提出了一种基于卷积神经网络的地震定位方法，该方法通过利用地震波形数据的时频特征，在不同深度的卷积层中提取地震波形数据的空间和频率信息，最终实现地震定位。
地震预测的新技术
地震预测的新技术地震是一种自然灾害，它可以给人类带来很大的破坏。
虽然我们无法避免地震的发生，但是我们可以通过科技手段来预测地震，并采取措施来减少其对人类造成的伤害。
近年来，随着科技的不断进步，地震预测技术也在不断发展。
本文将介绍一些新的地震预测技术。
一、大数据随着互联网技术的不断发展，我们可以收集到大量的数据，包括地震前的地球物理信号、电磁波等等。
这些数据可以被用来预测地震。
目前，许多科学家正在研究如何利用大数据技术来预测地震。
他们通过收集来自多个传感器和地球物理测量站的数据，并将这些数据交给计算机进行分析和建模，以提取地震预测信号。
二、机器学习机器学习是建立在大数据基础上的一种人工智能技术，它可以学习地震前的数据，并通过学习来预测未来的地震。
机器学习算法可以用于发现地震预警信号、地震活动、地震时间和震级。
这些算法可以使用数据挖掘技术来发现地震预警信号，并根据以前的地震数据预测未来的地震。
三、人工神经网络人工神经网络是一种模仿人类脑部神经元工作方式的计算模型。
它可以学习和模拟人脑的认知过程，分析和预测地震。
人工神经网络通过学习历史地震数据，可以预测未来的地震，还可以识别其他地质事件，如火山喷发和地质滑坡等。
四、地震声音预测地震声学预测是一种新的地震预测技术，它使用高灵敏度的地震检测设备来检测地震声音。
声音信号会在地震发生时产生，因此，地震声学技术可以用于预测地震。
声波信号通过地球内部的岩石矿物及其组成方式的反射传播，因此可以用来预测地震发生的区域和地震的震级等信息。
五、卫星技术卫星技术可以用来观测地壳变形，了解地壳应力变化，并可以通过计算机模拟来预测地震。
这项技术需要快速准确的数据处理能力，以便对地球表面的小扰动进行观测和记录。
卫星技术可以为整个地震预测系统提供非常重要的数据来源。
六、智能手机应用程序智能手机应用程序也可以被用来预测地震。
这些应用程序可以通过发送警报来通知用户地震即将到来。
一些应用程序甚至可以使用智能手机内置的加速度计来检测地震波。
利用深度学习模型预测地震前兆现象
利用深度学习模型预测地震前兆现象地震是一种破坏性巨大的自然灾害，能够给人类带来巨大的损失。
因此，准确地预测地震发生前的前兆现象对于提前采取应对措施具有重要意义。
近年来，利用深度学习模型进行地震前兆现象的预测成为了地震研究的一个热点。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，对于处理复杂的非线性关系具有很强的优势。
它可以从大量的数据中自动学习特征，并进行高效的预测和分类任务。
基于深度学习的地震前兆预测模型通常通过训练大量的地震数据来学习地震前兆和地震之间的关系，然后用于对未来地震前兆进行预测。
在利用深度学习模型进行地震前兆预测时，通常需要准备大量的地震数据。
这些地震数据可以包括地震监测站的观测数据、地壳运动数据、地下水位数据等。
这些数据对于深度学习模型的训练至关重要，它们能够反映地震前兆现象的一些重要特征和规律。
为了提高深度学习模型的预测性能，研究人员通常会设计合适的神经网络结构，并使用适当的损失函数和优化算法进行模型训练。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
在模型训练之后，研究人员会对深度学习模型进行评估和验证。
一种常见的评估指标是准确率，即模型预测结果与真实结果的一致性程度。
此外，还可以使用其他指标如精确率、召回率和F1值等来评估模型的性能。
利用深度学习模型进行地震前兆预测的研究已取得了一定的进展。
例如，一些研究表明，基于深度学习的模型在地震前兆预测方面能够取得比传统方法更好的结果。
这种进展使得人们能够更准确地预测地震发生前的前兆现象，从而帮助采取更及时有效的措施来减小地震带来的损失。
然而，深度学习模型在地震前兆预测方面仍面临一些挑战。
首先，地震数据的获取和质量对于模型的训练具有重要影响。
由于地震数据的稀缺性和不确定性，模型的性能受到限制。
其次，地震前兆现象本身的复杂性也增加了模型的复杂度和训练的困难。
因此，还需要进一步的研究和改进来提高深度学习模型的预测能力。
基于神经网络的地震预测研究
基于神经网络的地震预测研究近年来，地震对人类造成的损失越来越大。
尽管科学技术的不断发展，地震预测还是一个具有挑战性的问题。
基于神经网络的地震预测研究是目前科学技术发展的一个热点。
本文将从神经网络的基本原理、地震预测的数据预处理、神经网络的模型选择以及实验结果等方面介绍基于神经网络的地震预测研究，为相关领域的科研工作者提供一个参考。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种通过建立类似于神经元之间相互连接的人工神经元网络来实现诸如分类、回归和聚类等任务的计算模型。
通常，这种用于模拟人工智能功能的计算模型由一组具有权重的神经元层组成。
神经元层通过非线性函数处理输入，生成输出。
神经网络在应用中最有效的功能之一是分类，其中每个神经元的输出表示为每种类别的概率，从而使最终分类的概率最大。
在地震预测领域，神经网络可以应用于数据预测、分类、异常检测等多个方面。
二、地震预测的数据预处理地震预测的数据预处理有两个主要的过程，即数据采集和数据清洗。
这两个过程对神经网络模型的预测准确性至关重要。
通常，地震预测的数据采集包括地震波、地下电场、地磁场、重力等多种方法。
数据清洗过程主要包括数据去噪、插值和异常检测。
数据去噪过程是为了消除数据中的噪声信号，主要方法有中值滤波、小波分析等。
插值主要是缺失数据的处理，通常的做法是通过拉格朗日插值或者样条插值等方法。
异常检测是为了找出数据中的不正常的点，通常采用的方法是基于规则的、基于距离的或者基于统计的方法等。
三、神经网络的模型选择神经网络模型的选择是基础步骤。
目前，常用的神经网络模型有BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码神经网络等。
其中，BP神经网络是最基本的模型之一。
它有单层和多层两种方式，但是，单层 BP 神经网络只能处理线性问题，多层 BP 神经网络能够解决更加复杂的非线性问题。
卷积神经网络主要应用于图像处理、语音识别等方面。
循环神经网络主要应用于文本数据、时间序列等方面。
人工神经网络在潜在地震危险区估计中的应用
大 多数 区域 台网的地 震波 资料 在九 十年代 中后 期 才 陆续开 始实 现数 字 化 的 实 际情 况 ， 本文 在 计 算 时 采 取 如下 方 法 ： 于模 拟 地 震 波 资料 ， 用 Ｐ 波 初 动 对 采
半 周期先 求 得 震 源 的 破 裂 半 径 ｎ 叫ｊ 再 用 陈 培 善 ， 等 的震 源破 裂半 径 ｎ及 震级种特性 使得 系统 似乎有着 某 种
记 忆能力 ， 时又难 于 用解 析 方 法 把这 种规 律 表 达 同
出来 。人 工神 经 网络具 备很好 的这种 信息处理 方 式
素 ， 应力 场较 高的地 区相 对而 言容 易发生 地震 ， 剪 反 之 ， 应力 场 较 弱 的地 区 则 不 大 容 易 发生 地 震 ｊ 剪 。
根据这 一原 理 ， 如果 能提 前 １ ２年 对 某一 地 区的 环 、
经 预测未 来 环境应 力值 有大 幅升 高的地 区。那些 经 预测 环境应 力 值将保 持较 低水 平 的地 区不宜 作 为潜
良好 的效果 。
１ 基本 思路 和 方 法
１ １ 基 本 思 路 ．
人 工神 经 网络应 用 于估计 潜在 地震 危险 区的基
将某 一 地 区 划分 成 若 干小 区 ， 每 一 小 区 内环 将
收 稿 Ｅ 期 ：０ ６ １ ０ ｔ ２ ０ ．２ ３ 基 金 项 目 ： 震 科 学 联合 基 金 项 臼（ ０ ０ ５ 地 １ ３６ ）
人 工 神 经 网络 在 潜 在 地 震 危 险 区估 计 中 的 应 用
人工智能技术在地质学领域的应用
人工智能技术在地质学领域的应用一、引言地质学领域作为一门自然科学，一直以来都在探索着地球的形成、演化及其规律。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，其在地质学领域中的应用也越来越受到关注。
本文将从实时监测地震、地质勘探中的探测技术、矿产资源开发、地球物理勘查等方面，探讨人工智能技术在地质学中的应用。
二、人工智能技术在地震监测中的应用地震活动在地质学领域中占有举足轻重的地位，对其实时监测和预警具有重要意义。
人工智能技术在地震监测中的应用，更是能够提供更加准确、快速、可靠的方法。
通过深度学习技术，可以对地震数据进行分析和预测。
利用深度学习技术中的卷积神经网络，可以实现地震波的类型识别和震源深度的估计。
同时，在地震发生后，通过机器学习模型可以进行震源机制的分析和判定，从而更好地理解地震过程和机理。
三、人工智能技术在地质勘探中的探测技术地质勘探一直是石油、天然气等能源产业的核心。
传统的地质勘探方法往往需要耗费大量的人力、物力和财力，加之对勘探工作人员的要求非常高，以致勘探的效率和质量都很难保证。
而人工智能技术在地质勘探中的应用却可以增加勘探效率和精度。
例如，在地质勘探中可以借助于机器学习算法来处理原始数据，从而得出更加精准的勘探结果。
另外，人工智能技术还可以通过分析地质数据，比如地图数据、测量数据等，为勘探人员提供更加准确的地质信息，从而更好地指导勘探工作。
四、人工智能技术在矿产资源开发中的应用矿产资源是国家经济发展的关键资源之一，其开发利用一直备受瞩目。
利用传统的矿产勘探和开发方法，经常会因为人工限制和技术条件限制而达不到预期的效果。
而借助人工智能技术，矿产资源的勘探和开发可以更加精细化和自动化。
比如，在矿山的管理和运营上，可以应用IoT物联网、自动控制、机器视觉等技术手段，实现自动化运营，减少人工干扰，提高效率和安全性。
另外，人工智能技术在矿物资源勘测中也有突出表现，通过深度学习技术，可以处理像地质数据、地图数据等海量数据，从中提取出更有意义的信息，帮助人们找到更好的矿藏，为矿产开发提供科学依据和支持。
组合人工神经网络在地震预测中的应用研究
文章 编 号 ：０ ６ ９ ４ （ ０ １ ０ — １ ０ ０ １０ － ３８ ２ １ ） １ ０９ — ４
计
算
机
仿
真
２１年１ ０１ 月
组 合 人 工 神 经 网 络 在 地 震 预 测 中 的 应 用 研 究
陈 以 ， 王 颖 ． 晋魁 张
（ 林 电 子 科技 大 学 计 算 机 与 控 制 学 院 ， 西 桂林 ５ １０ ） 桂 广 ４ ０ ４ 摘 要 ： 究 地 震 测 试 ， 了精 确 预 报 地 震 ， 少 伤 亡 和捷 足损 失 ， 对 地震 预 测 中的 预 测 因 子数 据 高 度 非 线 性 问 题 ， 研 为 减 针 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 （ Ｏ 神 经 网络 对 地 震 预测 因子 样 本 进 行分 类 ， 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 Ｓ Ｍ） 使 中。 再 在各 样 本 类 中 分别 构 建 径 向 基 函数 （ Ｂ ） 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 Ｒ Ｆ神
Ｋ ＥＹＷ Ｏ ＲＤ Ｓ： ＯＭ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ Ｓ ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ；Ｃｌ ｓｅ ｉｇ； ＲＢＦ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｕ ｔ ｒｎ ｅ ｒ ｌｎｅｗｏ ｋ；Ｐｒｄｉｔｏ ｅ ｃｉ ｎ
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人工智能技术在地震灾害预警中的应用
人工智能技术在地震灾害预警中的应用一、引言地震是自然灾害中最为破坏性的一种，它不仅能够破坏地面建筑物，更会引发洪水、火灾、山体滑坡等多种次生灾害，给人们的生命财产造成巨大的威胁。
如何提高地震灾害预警的准确率和及时性，成为一个亟待解决的问题。
人工智能技术，作为一种能够快速处理海量数据并作出准确决策的技术，可以在地震灾害预警中发挥重要的作用。
本文将从人工智能的应用、技术和优势等三个方面，探讨人工智能技术在地震灾害预警中的应用。
二、人工智能在地震灾害预警中的应用1、智能传感器智能传感器作为一项基于物联网技术的智能设备，拥有时刻监听周围环境的能力，通过测量地震波传播的速度和方向等参数，可以预测出地震的发生时间和地点。
此外，智能传感器还可以通过内置的微处理器，快速将监测到的地震信息传输到灾害预警中心，并配合其他预警手段，向公众发布应急预警信息，从而帮助人们采取措施避免灾害。
2、机器学习机器学习是人工智能技术的一种重要应用，它可以通过持续地学习和不断调整预测模型，提高地震预测的准确性和可靠性。
根据机器学习的算法，可以提炼出与地震相关的各种数据指标，如地震震级、震源深度、构造类型等，建立数据集，并采用深度学习算法训练出预测模型。
通过不断地加入新的数据，机器学习算法可以持续改进地震预测模型的准确率，最终实现基于数据驱动的地震灾害预警。
3、人工神经网络人工神经网络是一种仿生智能技术，其工作原理是将多个单元（神经元）组合成不同层次的网络进行运算。
与普通机器学习算法不同的是，人工神经网络可以完成非线性的模型建立，能够自适应地生成新的规则，可以处理海量数据无需进行特征选择。
在地震预测中，人工神经网络可以自动获取地震波传播的规律，并分析其与其他因素之间的关系，将这些因素通过神经元的计算过程进行学习，并生成相应的输出结果。
三、人工智能技术的优势1、快速处理数据地震发生前，会有很多地质、地球物理等因素的变化。
这些变化数据，一旦被智能传感器等监测设备所捕捉到，就会迅速上传到地震灾害预警中心。
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Ｂ Ｐ 算法 的学 习过 程由信号 的正向传播 和误差 的逆 向传 播两 个 过程组成。信号 的正 向传播步骤 为 ： 输入 样本一输 入层 一各隐 层（ 处理 ） 一输 出层 ； 误 差 的反 向传 播步 骤为 ： 输 出误 差 （ 某种 形
式） 一隐层 （ 逐 层） 一输 入层 。同时 ， Ｂ Ｐ算法 的实 现步骤 为 ： 初 始
Ｂ Ｐ算法相关 内容 做出全面分析 ： 近年来 ， Ｂ Ｐ网络在我国突飞猛进
的发展 ， 并在较短 的 时间 内遍 及各 领域 ， 如 图像 识别 、 预 测预估 、
数据压缩 、 语声 变换 、 自动控制 以及模 式 辨识等 。据有效 统计 显 示， 截止现 阶段 ， 我 国应用 Ｂ Ｐ算法 的神经 网络 已达到 ８ ０ ％， 为此 ， 实现 Ｂ Ｐ算 法在地震预报 中的应用 ， 将 能够取得 良好的成效。
明， 采用 Ｂ Ｐ神经 网络进行地震预报 ， 能够进一步提升预报 的准确性。
关键词 ： 人工神经 网络 ， 地震预测 ， Ｂ Ｐ算法
中图 分 类 号 ： Ｔ Ｕ ３ １ １ ． ４ １ 文献标识码 ： Ａ
Ｏ 引 言
信息 的处理能力 大 幅度提高 。人工 神经 网络受 引入 隐层及 其非
第３ ９卷 第 １ 期 ２ ０ １ ３年 １月
山 西 建 筑
ＳＨＡＮＸＩ ＡＲＣＨＩ ＴＥＣＴＵＲＥ
Ｖｏ １ ． ３ ９ Ｎｏ ． １
Ｊ ａ ｎ ． ２ ０ １ ３
・２ｌ ・
・
结 构
・抗 震
・
பைடு நூலகம்
文章编号 ： １ ０ ０ ９ — ６ ８ ２ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ｌ 一 ０ ０ ２ １ — ０ ３
以地震学指标 的单一适用 性体现 出 自身的局 限性 。截 止现 阶段 ， 人工神经 网络 只有经 过训 练才 能够存 在某种 智能 。就 人工 神经 其 学习和工作过程 中实质上便 是 网络输 入样本模 式 的 我 国地震研究学 者一直 为确 定预 测结论 的权 值 和各指标 组 合 时 网络来说 ， 之后 ， 运用学 习算法对 网络各 层 的权矩 阵做 出有 效调整 ， 直 相互间 的非线性联 系对最 终预测结论 产生 的影 响问题 而烦恼 ， 为 过程 ， 从而宣告学 习和工作过程结束 。 此， 利用神经 网络为解 决 上述难 题 打开 了缺 口， 有 助于进 一 步提 至网络的各权值收敛到一定值 ，
１ 人 工神经 网络知 识
人工神经 网络实 质上是 一种 以模 仿人 脑结 构及 其功 能 的信 息 处理系统 。其通常受两方 面因素的影 响 ： 一 方面是 网络 的学 习 和运行 规则 ， 即网络 中连接 权值 的调整 规则 ； 另一方 面是 网络 的
拓 扑结 构 ， 即人工神 经元之间相互连接 的方式 。
该过程需进行到将网络输 出的误差减少到可接受 的程度为止。
每组 数据有 ６个项 目作为输入 ， 目的是预测震级 ， 因此选择输 入层为 ６个节点 ， 输 出层为 １ 个节点 ， 隐层节点采 用几 何金字塔规 则确定为 ２个。因为单极性 Ｓ ｉ ｇ ｍ ｏ ｉ ｄ函数 ｇ （ ｓ ） ＝１ ／ （ １ ＋ ｅ —Ａ ｓ ） ｓ 可 使 同一 网络既能处理小信号 ， 也能处理大信号 ， 所 以作为转换函数。 累计 误差 Ｂ Ｐ算 法的具体步骤 ： 先给出 Ｐ个训练对 （ ， ） …（ ， ｒ） …（ ， ） 。
化 一输入训练样本对 ， 计算 各层 输 出一计算 网络输 出误差 一计算 权值表 现出不同 的涵义 ， 即正权值 表示 兴奋 型 突触 ， 负权 值表 示 各层 误差信 号 一调整各 层权值 一检 查 网络 总误差是 否达 到精度 抑制 型突触 ， 而， （・ ） 表 示转 移 函数 ， 又称 之为 激活 函数 ， 其具 有 要求 。信 号的正向传播和误差 的逆 向传播 的各层权值调整过程是 模拟生 物神经元等功能 。 周而复始进行的 ， 而权值调整过程 实质上为神经 网络学 习的过程 ，
人 工 神 经 网 络 在 地 震 预 测 中 的 应 用★
姜金征 薛 伟 赵 建明
（ １ ． 铁岭地震 台， 辽宁 铁岭 １ １ ２ ０ ０ １ ： ２ ． 河北省地矿局第五地质大队 ， 河北 唐山 ０ ６ ３ ０ ０ ０）
摘
要： 对人工神经 网络 的拓扑结 构及 工作过程作 了简要介绍 ， 并对人 工神经 网络在地震 预报 中的应 用进 行 了分析 ， 分 析结果表
使其具有实现矩阵 转成 矩阵 ｙ的任意非 地震是一种严 重的 自然灾害 ， 具 有不 可预测性 、 破 坏性 大 、 不 线性转移 函数 的影 响 ， 线性映射 的能力 。 可防范性等特征 。 目前 ， 国际上还不 能够准确 预测 出地震将 要发
． ３ 人 工神 经 网络 的工作 过程 生 的时 间和强度 。 由于 地震 学异 常与地 震之 间存 在着一 定 的不 １ 自主学 习能力 高是人工神 经网络 的显著特性 。一般情 况下 ， 确定性 因素 ， 且一种 地震 学指标 通 常只 出现在 某一 次地 震 中， 所
误差反传播（ Ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ Ｂ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ） 算法 ： Ｂ Ｐ算法 升地震预报 的精 确性 。本 文针 对 于人工 神经 网络 在地震 预报 中 ２ Ｂ Ｐ算法 是误差反传播算法 重要 的组成部分 。本章将 针对于 的应用做 了分析和研究 。
１ ． １ 人 工神 经元 的结 构
在图 １中， ， ， ， …， ， …， 是指来 自其他 神经元 轴 突的输 入， ， …， ， …， ｍ 是指神经元 １ ， ２ ， …， ｉ ， …， ｎ与第 个神经 元 的突触联结强度 ， 即权值 。权 值包 括 正权值 和 负权值 ， 不 同 的