【摘 要】
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利用日本K-net强震动数据,研究基于支持向量机的震级连续预测方法。在P波到达后0.5~10.0 s范围内,以0.5 s为间隔建立预测时间窗,选取12个P波特征参数作为模型输入参数,构建支
【机 构】
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中国地震局工程力学研究所,中国地震局地震工程与工程振动重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFC1500802),国家自然科学基金高铁联合基金资助项目(U1534202),中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2019G009)。
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利用日本K-net强震动数据,研究基于支持向量机的震级连续预测方法。在P波到达后0.5~10.0 s范围内,以0.5 s为间隔建立预测时间窗,选取12个P波特征参数作为模型输入参数,构建支持向量机的高速铁路地震预警震级预测模型(SVM-HRM),并将模型的震级预测结果分别与传统的震级预测模型以及现行标准进行对比。结果表明:3.0 s时间窗下,模型的震级预测误差明显小于传统的τc方法与Pd方法,小震高估明显改善,且模型的构建不受数据震中距筛选的影响,具备泛化性能;
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