基于PPAR模型视二维地震时间序列预测的初步研究

PP投影寻踪是一种长于分析非正态、非线性的高维数据的新统计方法,它通过投影降维,客观地寻找反映高维数据结构特征的投影方向,从而解决"维数祸根"和高维数据间的非正态、非线性问题。将PP理论和时间序列分析中的自回归(AR(K))模型结合起来,建立投影寻踪自回归预测模型(PPAR),尝试实现地震震级和时间的视二维预测,即在固定研究区里,实现震级和时间二要素的预测,进而建立视二维地震时间序列的投影寻踪自回归模型。研究中首先选取北天山地区作为实验区,模型的回归拟合和外符检验效果较理想,可实现视二维预测目标。考虑到实际预测意义,即中强地震的预测,又以天山地区为研究区。令其震级序列的震级阈值分别为5.0和5.5,分别以未删除余震和删除余震的序列建立模型。对比分析表明,后者所建立的模型要优于前者的模型,特别是对时间间隔序列的预测。两者外符检验的合格率均较高,故认为对于震级和时间二要素的预测是有一定实效的。