基于机器学习的地震异常数据挖掘模型_韩莹

资 源 简 介

基于机器学习的地震异常数据挖掘模型_韩莹

详 情 说 明

这篇文章介绍了应用机器学习技术进行地震异常数据检测的创新模型。针对传统地震监测方法的局限性，作者提出了一个融合多维特征分析的智能检测框架。

该模型首先对地震监测数据进行预处理，包括去噪、归一化和特征工程。核心创新在于结合了时间序列分析和空间特征提取，能够捕捉地震前兆异常中的时空关联模式。在算法层面，作者采用了集成学习策略，将随机森林的鲁棒性与LSTM神经网络对时序数据的敏感性相结合。

模型验证阶段使用了历史地震数据集进行训练和测试，结果表明相比传统统计方法，该模型在异常检测准确率上提升了约23%。尤其值得注意的是，系统对中小型地震的前兆信号识别表现出显著优势。

文章最后讨论了该技术的应用前景，包括与现有地震监测系统的集成方案，以及未来在实时预警系统中的潜在价值。这一研究为地震预测领域提供了新的智能化解决方案。