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仪器地震烈度实时预测方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 引言第10页
    1.2 地震预警基本概念第10-12页
        1.2.1 地震预警原理第10-11页
        1.2.2 异地预警与现地预警第11-12页
        1.2.3 地震烈度与仪器地震烈度第12页
    1.3 国内外研究现状第12-13页
        1.3.1 地震预警中烈度预测算法第12-13页
        1.3.2 人工神经元网络在地震研究当中的应用第13页
    1.4 本文研究的目的和意义第13-14页
    1.5 本文主要内容和组织安排第14-16页
第二章 地震数据来源及预处理第16-24页
    2.1 地震数据选取第16-18页
        2.1.1 全部数据第16-17页
        2.1.2 触发台站的筛选第17-18页
    2.2 烈度计算方法第18-19页
    2.3 地震数据处理方法简介第19-21页
        2.3.1 震相识别方法第19-20页
        2.3.2 地震记录处理方法第20页
        2.3.3 地震记录处理实例第20-21页
    2.4 本章小结第21-24页
第三章 基于形状函数预测仪器烈度的方法及改进第24-42页
    3.1 预测方法介绍第24-27页
        3.1.1 方法概述第24-25页
        3.1.2 形状函数的选择第25-27页
    3.2 形状函数中参数的确定第27-33页
        3.2.1 tm的确定第27-28页
        3.2.2 h的确定第28页
        3.2.3 其它参数的确定第28-32页
        3.2.4 烈度预测实例第32-33页
    3.3 结果初步分析第33-35页
    3.4 利用离散数据点预测烈度的方法第35-37页
        3.4.1 模型建立与参数计算第35-37页
        3.4.2 烈度预测实例第37页
    3.5 烈度预测结果分析第37-39页
    3.6 本章小结第39-42页
第四章 基于人工神经元模型预测仪器烈度的方法第42-54页
    4.1 人工神经元模型介绍第42-43页
    4.2 模型选择第43页
    4.3 使用BP算法的仪器地震烈度预测第43-52页
        4.3.1 BP神经网络输入参数选择第43-44页
        4.3.2 三种模型的建立第44-45页
        4.3.3 三种模型的计算第45-47页
        4.3.4 烈度预测实例第47页
        4.3.5 烈度预测结果分析第47-52页
    4.4 本章小结第52-54页
第五章 连续预测仪器地震烈度方法的比较和测试第54-70页
    5.1 方法的比较第54-55页
        5.1.1 模型的准确性比较第54-55页
        5.1.2 模型的时效性比较第55页
    5.2 对三种方法的测试第55-68页
        5.2.1 四川芦山地震震例测试第56-60页
        5.2.2 云南景谷地震震例测试第60-62页
        5.2.3 台湾高雄地震震例测试第62-65页
        5.2.4 福建仙游地震震例实时测试第65-68页
    5.3 本章小结第68-70页
第六章 结论与展望第70-74页
    6.1 本文工作总结第70-71页
        6.1.1 本文工作第70-71页
        6.1.2 存在的问题和不足第71页
    6.2 工作展望第71-74页
附录一 形状函数预测方法的预测平均烈度差第74-80页
    附录 1.1 震源距 0-50km台站的预测情况第74页
    附录 1.2 震源距 50-100km台站的预测情况第74-75页
    附录 1.3 震源距 100-150km台站的预测情况第75-76页
    附录 1.4 震源距 150-200km台站的预测情况第76-77页
    附录 1.5 震源距 200-250km台站的预测情况第77-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
作者简介第86页
攻读硕士学位期间发表的论文第86页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第86页

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