中国海域及邻区基于BP神经网络的矩震级转换模型

摘要

海域地震对我国海洋资源开发和沿海地区的经济建设形成严重威胁,开展相关地震活动性研究的重要前提是编译我国海域及邻区的地震目录.我国常用的震级标度为面波震级(MS),而国际上最新的地震活动模型多采用矩震级(MW),因此在应用这些模型时需要拟合面波震级与矩震级之间的转换关系.本文以中国海域及邻区为研究区,收集了1988-2020年中国地震台网的面波震级和全球矩心矩张量(GCMT)项目的 矩震级数据,从中提取年份、深度、经度、纬度、面波震级作为影响因子,以实际记录的矩震级值作为标记,训练BP神经网络建立以GCMT的矩震级为目标的震级转换模型.同时,使用最小二乘回归和正交回归建立线性模型作为对比.结果 显示,最小二乘回归和正交回归的平均绝对误差和均方根误差比BP神经网络高40％左右.此外,BP神经网络的残差绝对值更小、分布更集中.