地震预测的免疫协同方法

发布时间：2023-12-09 09:38

　　地震是一种对人类的生命和财产产生伤害最大、最严重的自然灾害。如果能够有效预测地震的发生,提前做好震前转移工作,将很大程度上减少地震带来的人员伤害及财产损失,有利于社会和谐发展。目前,全球在地震预报的准确率较低。主要原因有两点:一是可以用于地震预测的前兆数据少,由于地震前兆数据采集难度较大,能够用于地震预测的数据存在精度不高、密度不高等问题;二是基于前兆信号的地震预测方法处于分析和处理的阶段,通过机器学习的方法较少,且地震发生频率较低存在训练样本较少等问题。受生物免疫系统中树突状细胞提呈抗原、T细胞识别抗原、树突状细胞与T细胞免疫协同作用启发,本文建立基于免疫协同机制的地震预测模型。从两个方面改进并提高预测准确度:1)通过反向选择生成TC检测器集,由于反向选择不需要异常样本可生成检测器的特点,可以有效克服地震发生的样本数过少的问题,能减少对异常样本的依赖;2)通过DC抗原提呈过程更新TC检测器集,将对正常抗原亲和度高的检测器删除,能有效减小误报率。主要工作如下:首先,提出地震预测的重要性及存在的问题,并对地震的预测难度和可预测性进行说明。介绍了基于地震前兆的研究和基于历史地震数据的研究。...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
        1.1.1 地震的危害
        1.1.2 地震预测的重要性及存在的问题
        1.1.3 免疫学的启示
        1.1.4 选题来源与研究意义
    1.2 相关领域研究现状
        1.2.1 地震预测的研究现状
        1.2.2 计算机免疫学研究现状
    1.3 研究目标及内容
    1.4 论文组织结构
2 地震预测概述
    2.1 地震预测的研究现状
        2.1.1 地震预测的难点与可预测性
        2.1.2 地震预测常见方法
        2.1.3 地震预测方法的流程
    2.2 异常特征
        2.2.1 地震引起异常
        2.2.2 异常特征与三要素的关系
        2.2.3 AETA多分量系统的映震效果
    2.3 本章小结
3 借鉴免疫细胞协同机制解决地震预测问题
    3.1 生物免疫机制
    3.2 计算机免疫学概述
        3.2.1 计算机免疫的主要模型
        3.2.2 反向选择算法
        3.2.3 DCA算法
        3.2.4 免疫解决实际问题的思路
    3.3 地震预测的免疫模型框架
    3.4 借鉴免疫机制解决地震预测的关键问题
    3.5 本章小结
4 基于免疫机制的地震预测模型
    4.1 地震预测模型介绍
    4.2 特征指标提取
    4.3 数据预处理
        4.3.1 数据标记
        4.3.2 数据降维
    4.4 初始TC检测器集生成
    4.5 DC信号采集及状态检测
        4.5.1 信号映射
        4.5.2 信号采集
    4.6 匹配及结果分类
    4.7 本章小结
5 实验设计及结果分析
    5.1 实验目的
    5.2 实验设计
        5.2.1 实验场景设计
        5.2.2 数据集
    5.3 实验结果分析
    5.4 本章小结
6 总结及展望
    6.1 总结
        6.1.1 本文工作总结
        6.1.2 论文的创新点
    6.2 下一步工作
参考文献
致谢



本文编号：3871309