基于TextCNN的地震新闻标题分类方法

当破坏性地震发生后,大量信息产出,网上的地震新闻信息更是大量汇集。高效精准地识别与自动分类地震新闻,可使地震应急部门及时搜集各方面的应急态势,缓解面对海量新闻的压力,减少获取信息的时间成本。首先论述了地震新闻标题数据集的建设,然后实验对比分析了深度学习模型对地震新闻标题文本的分类效果。实验表明,采用Word2vec进行文本表示的TextCNN分类模型效果比较好,准确率达到了92.03%。

基于Extra Tree Classifier的水质安全建模预测

随着工业化和城市化的快速发展,水质安全问题日益受到关注。本研究利用一个包含7999条数据记录的水质分析数据集,涵盖多种化学物质浓度测量值与安全阈值,以及“是否安全”分类变量,运用Extr aTree Classifier模型进行水质安全建模预测及数据分析。本研究目的在于提供一个可靠的模型,以帮助决策者和相关部门更好地监测和维护水质安全,从而保障公众健康和环境可持续发展。

基于LSTM的地下水水位预测及地震前兆异常分析

由于在地震之后的地下水水位会受其影响而发生异常变化,通过水位变化的预测研究对于分析可能的地震前兆、次生灾害的减轻等有重要的理论以及现实意义。本研究首先选取了2015年4月13日10时28分在云南省红河哈尼族彝族自治州建水县发生的4.7级地震,通过获得该地震周边观测井的地下水水位数据,利用地震活跃期以及非活跃期的理论将数据集进行划分,然后使用LSTM模型进行训练,最后发现模型预测值与真实值之间的差异。实验结果表明,该模型可以发现因为地震而导致的地下水水位异常变化,对研究地下水水位异常变化作为地震前兆具有一定启示意义。