自然地震数据的区域相关性分析与研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第10-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11页 |
| 1.3 组织结构 | 第11-12页 |
| 2 数据挖掘技术与地震预报 | 第12-28页 |
| 2.1 数据挖掘技术概述 | 第12-20页 |
| 2.1.1 数据挖掘技术发展概述 | 第12页 |
| 2.1.2 数据挖掘步骤 | 第12-14页 |
| 2.1.3 数据挖掘常见策略 | 第14-20页 |
| 2.2 地震预报中的数据挖掘技术 | 第20-27页 |
| 2.2.1 地震预报背景知识 | 第20-21页 |
| 2.2.2 现有的地震预报方法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 地震预报中的数据挖掘技术 | 第22-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 地震数据预处理方案 | 第28-42页 |
| 3.1 数据预处理相关技术简介 | 第28-31页 |
| 3.1.1 数据清洗 | 第28-29页 |
| 3.1.2 数据变换 | 第29页 |
| 3.1.3 数据集成 | 第29-30页 |
| 3.1.4 数据归约 | 第30-31页 |
| 3.2 原始地震数据集分析及预处理 | 第31-41页 |
| 3.2.1 数据集存在的问题 | 第31-33页 |
| 3.2.2 地震数据归约 | 第33-35页 |
| 3.2.3 地震数据清洗 | 第35页 |
| 3.2.4 补充地理位置信息 | 第35-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于自然地震数据的区域相关性分析方案 | 第42-69页 |
| 4.1 时间序列相似性度量 | 第42-46页 |
| 4.1.1 经典的相似性度量方法 | 第42-45页 |
| 4.1.2 现有度量方法缺点 | 第45-46页 |
| 4.2 基于地震事件时间序列的地震区域相关性分析 | 第46-55页 |
| 4.2.1 地震区域相关性分析 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于自然地震数据的相似性度量模型 | 第47-52页 |
| 4.2.3 数据准备 | 第52-55页 |
| 4.3 实验内容设计及结果分析 | 第55-67页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第55页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第55-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 5 总结和展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 硕士研究生期间的主要学术成果 | 第77页 |
