运用LSTM神经网络对川滇地区的地震中期预报——回溯性预测2008年汶川M_(S)8.0地震的探索

摘要

地震预报是当代科学难题,把机器学习方法运用于地震预报探索是一个研究热点。大地震造成巨大的人员伤亡和经济损失,因此对大震的预测是地震预报的主要目标。利用1970年以来的川滇地震目录,选择16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,采取滑动时空窗口方法有效地挖掘数据的隐藏信息,对川滇部分地区开展了基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的为期一年的地震预报研究。结果显示,用1970—2019年地震目录的70%(时间窗口大概为1970年到2004年前后)作为训练集训练网络,对剩余的30%作为测试集(时间窗口大概为2005年前后到2019年底)进行回溯性预报检验时,实际震级落在预测震级±0.5内的准确率为70.2%,虚报率为18.7%,漏报率为11.1%,可以回溯性预测2008年汶川M_(S)8.0地震。为测试模型的稳健性,进行了扩大研究区域范围、改变大震级地震在均方差计算中的权重等测试。在这些测试中,LSTM神经网络模型依然表现良好。