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基于Sugeno型模糊推理的震中烈度预测模型

The epicentral intensity prediction model based on Sugeno fuzzy inference
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摘要 以Sugeno型模糊推理系统为基础,建立了以震级和震源深度为输入,以震中烈度为输出的震中烈度预测模型,并以四川地区震例数据为例,对模型构建的关键环节进行了详细的说明。通过与参考文献中的拟合模型进行预测数据对比分析,可得本文的推理预测模型精度更高,误差更小,且有更强的扩展性。 This paper deals with the establishment of the epicentral intensity prediction model based on Sugeno fuzzy inference with the earthquake magnitude and the depth of hypocenter as input values and the epicentral intensity as output values.And an expatiation upon the key steps of modeling is made with the sample data from the Sichuan earthquakes.Through a comparative analysis of the prediction data of the fuzzy inference prediction model and the fitted model in the reference,we draw a conclusion that the fuzzy inference prediction model is of higher precision,smaller prediction errors and greater extensibility.
出处 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2011年第3期39-44,共6页 Earthquake Engineering and Engineering Dynamics
基金 国家自然科学基金资助项目(10971243) 防灾减灾青年科技基金资助项目(201010)
关键词 模糊推理 震级 震源深度 震中烈度 预测模型 fuzzy inference earthquake magnitude depth of hypocenter epicentral intensity prediction model
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