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神经网络在地震前兆场时空演化与地震预报中的某些应用

蒋淳  冯德益  汪德馨  田山  郑熙明  林命周  
【摘要】:正本文介绍神经网络模型与算法应用于地震前兆场时空演化与地震预报研究所取得的一些初步结果。 1.选用的神经网络模型与算法目前已研究过的神经网络模型有多种,包括前向网络、反向网络、自组织网络、随机神经网络、模糊神经网络等。本文选用最简单的前向网络模型,并采用熟知的BP算法,即反向传播算法来进行计算。前向网络将神经元分层排列组成输入层、隐层(亦称中间层、可有若干层)及输出层。BP算法的基本思想是:把样本的实际输出(如地震样本的时、空、强三要素)作为期望输出,而根据输入的各项数据(指标)计算后得出的输出为模型输出,二者之间有偏差;本算法的基本过程是:将输入信号向前传播到隐节点,经过转换函数后,再把隐节点的输出信号传播到输出节点,最后输出结果。如果输出层不能得到期望的输出则反向传播,将偏差信号沿着原来的连接通路反回,通过一定的学习规律来不断调整各层的各个神经元的权值,以使模型输出与期望输出之间的偏差达到足够小,而且这种词整过程是自动进行的,是一种自学习过程。

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