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摘要 应用BP神经网络方法研究地震序列类型早期预测识别。BP神经网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。它可以逼近任意连续函数,具有很强的非线性映射能力,而且学习规则简单,具有很强的鲁棒性、记忆能力和自学习能力。依据我国1970年以来的Ms≥5.0地震序列资料,使用BP神经网络对震后1~7 d等5个时间尺度的地震序列类型进行早期预测,识别效果较好。
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关键词 :
BP神经网络,
地震序列类型,
早期预测
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