深度学习预测GPS时间序列在探索门源Ms6.4地震前兆中的应用

陈善鹏; 尹玲; 梁诗明; 胡向阳; 余小燕

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深度学习预测GPS时间序列在探索门源Ms6.4地震前兆中的应用

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以2016-01-21门源Ms6.4地震为例,提出用深度学习预测的GPS时间序列研究地震前兆.用震中附近门源台(QHME)、民乐台(GSML)及古浪台(GSGL)无震时的GPS时间序列训练LSTM神经网络,得到高精度的GPS时间序列预测模型,再分别对该地区无震时和地震前一段时间的GPS时间序列进行回溯性预测.对比预测时间序列与真实时间序列发现,震前2条时间序列大部分的相似性指标比无震时低,说明震前预测时间序列与真实时间序列差异明显,同时考虑震前时间序列的趋势异常,认为出现了异常时段;3个台站分别在E、N、U方向出现多个异常日期,且不同台站具有相同的异常日期,说明探索到了地震前兆.

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来源
《大地测量与地球动力学》 |2020年第12期|1248-1253|共6页
作者
陈善鹏; 尹玲; 梁诗明; 胡向阳; 余小燕;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院上海市龙腾路333号 201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院上海市龙腾路333号 201620;

中国地震局地质研究所地震动力学国家重点实验室北京市华严里甲1号 100029;

上海工程技术大学电子电气工程学院上海市龙腾路333号 201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院上海市龙腾路333号 201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地震学;
关键词
门源地震; GPS时间序列; LSTM神经网络; 前兆异常;

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