基于PCA-PSO-ELM模型预测地震死亡人数研究

筛选42个历史地震震例,对地震震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、震中烈度与抗震设防烈度之差(ΔL)、人口密度以及发震时刻7个影响指标进行主成分分析(principal components analysis,PCA),构建粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)极限学习机(extreme learning machine,ELM)地震死亡人数预测模型。将37个震例数据进行预处理和训练,并使用5个震例数据来检验模型的预测精度。实验结果表明,该PCA-PSO-ELM组合模型的平均误差率为10.87%,相比于PCA-ELM模型和ELM模型,其平均误差率分别降低8.70个百分点和18.38个百分点。因此,采用PCA-PSO-ELM组合模型预测地震死亡人数具有一定的可行性。

对叠溪地震死亡人数的一些考证与分析

1933年8月25日,四川省茂县叠溪发生7级地震,古城叠溪全城被毁,震后45天地震堰塞湖溃决,又造成严重的次生水灾,地震和水灾均引起惨重伤亡。根据对历史资料的考证和分析,初步认为:茂县境内直接死于地震的常住居民为6 865人,该地震造成的死亡总人数约7 000人;地震次生水灾的死亡人数尚难以准确统计,"2 500余人"和"4 000人左右"的说法相对来说比较可信。

基于PCA-PSO-SVM的地震死亡人数预测模型研究

为准确预测地震死亡人数,提出了基于主成分分析法(PCA)和粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)模型。首先利用主成分分析法对地震死亡人数7个影响因子中的6个进行数据降维,同时对第7个发震时刻因子单独进行区间分类,然后对提取出的主成分进行归一化处理,将归一化的主成分数据作为支持向量机的输入向量,通过粒子群算法寻优获得最优支持向量机模型参数,最终建立基于PCA-PSO-SVM的地震死亡人数预测模型,并对5组样本进行死亡人数预测,同时对比分析包含和不包含发震时刻因子的2种情况下的模型预测效果。结果表明:在不考虑发震时刻因子的情况下,使用PCA-PSO-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为0.85%、20%、10%,其平均误差相比PSO-SVM、SVM模型分别降低2.08%、2.28%;输入向量加入发震时刻因子分类数据后,PCA-PSO-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为0.25%、20%、7.18%,其平均误差相比PSO-SVM、SVM模型分别降低3.34%、3.50%。因此,加入发震时刻因子后3种模型的平均误差明显降低,同时由于PCA-PSO-SVM模型进行主成分降维处理,能够明显提高运行效率和预测精度,故降低了模型复杂度。

地震报道中死亡人数估计方法的适用性分析

基于国内外8次地震报道死亡人数的统计数据,采用修正指数曲线、龚铂茨曲线、罗吉斯蒂曲线分别进行震后死亡人数估计。对比分析表明三种模型均适合地震报道死亡人数估计;用剔除前两个拟合值后的拟合精度作为预测误差在实际应用中具有实际参考价值。对中国3次强震报道死亡人数拟合结果分析显示,联合三种模型,采用相对误差较小的模型为主、另两种模型为参考的方法进行最终死亡人数预测,可为抗震救灾指挥部署提供参考依据。

浅谈地震监测预警预报工作

引言中国是世界上地震灾害最为严重的国家之一,据资料显示,我国发生的大陆地震约占全球大陆地震的1/3,地震死亡人数约占全球地震死亡总人数的1/2。1976年7月28日,河北省唐山市发生里氏7.8级大地震,造成了24.2万人死亡,16.1万人伤残,成为20世纪全球最大的地震灾难。2016年7月28日,在唐山抗震救灾和新唐山建设40年之际,习近平总书记到唐山视察并提出,要坚持以防为主、防抗救相结合,坚持常态减灾和非常态救灾相统一,努力实现从注重灾后救助向注重灾前预防转变.

基于PCA-GSM-SVM的地震伤亡人数预测

针对影响地震伤亡人数的评价指标数量较多且各指标之间存在着复杂的非线性关系,运用机器学习理论,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine)的地震伤亡人数预测模型;首先利用主成分分析法(Principle Component Analysis)对7个地震死亡人数影响指标进行数据降维,然后对提取出的主成分进行归一化处理,将归一化的主成分数据作为预测模型的输入向量,将地震伤亡人数作为预测模型的输出向量;以27个地震伤亡实例作为学习样本进行训练,运用网格搜索法(Grid Search Method)寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于PCA-GSM-SVM的地震死亡人数预测模型,并对5组样本进行死亡人数预测。结果表明:PCA-GSM-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为5.12%、15.7%和9.16%,其平均误差相比于GSM-SVM模型和SVM模型分别降低6.51%和7.11%,因此PCA-GSM-SVM模型预测精度较高,可在工程实际中推广。

摩洛哥地震的警示

2023年9月8日21时,摩洛哥遭遇了一场几十年来最具破坏性的地震。此次地震发生在马拉喀什西南约70千米处的阿特拉斯山脉,震源深度10千米。受灾人数超过30万截至9月13日19时,摩洛哥地震死亡人数已升至2 946人,受伤人数升至5 674人。目前无法得知地震废墟下有多少人被困,伤亡人数预计将持续攀升。

基于实地调研的中国西南地区不同震级人员死亡数量研究

地震是造成人员死亡最严重的自然灾害之一,震后对人员死亡等灾情的快速评估是地震应急响应和救援的关键。总结经验发现,在地震前进行预评估工作是提高震后灾情快速评估精度和时效性的有效手段。通过对62次发生在我国西南地区的历史震例分析后发现,当地震震级小于4.5级时,基本不会造成人员死亡情况。本研究利用我国云南和四川部分区县的实地调研数据,发现地震人员死亡数与震级存在指数函数关系,由此构建了针对各个区县的地震人员死亡人数指数函数估算模型,并计算了回归系数。基于该模型,获得了5.0~8.0级地震人员死亡数查找表(以0.5级为间隔),用于辅助震后快速评估工作。

地震救援培训课程体系建设助力救援事业发展

作为人类面临的一种主要自然灾害,地震的历史渊源流长。地震给人们的印象就是一场灾难,大的地震导致历史上一些最重大的灾害,如:1923年日本关东大地震造成约14万人丧生,1556年陕西华县大地震死亡人数近83万。21世纪以来,我国发生的破坏力最大的地震一一汶川8.0级地震,造成69227人死亡,37万余人受伤,近2万人失踪,直接经济损失8451亿元。

天上的地震预言家

20世纪以来,全世界因地震死亡人数达260多万。有1/3的陆上破坏性地震发生在我国,死亡人数约60万,占全世界同期因地震死亡人数的一半左右。世界名国监测地震的主要手段仍是地面台站观测。但在国境边界、海洋、高山和原始森林等地区建地面台站比较困难,全球的观测台网密度很不均匀,存在许多监测空白区。