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基于LSTM的地震前兆数据分析算法设计与实现

王圆圆  孙可可  
【摘要】:地震前兆数据具有短期、中期、长期的变化,研究地震前兆数据的变化规律对地震预测具有重要意义。论文采用目前最流行的深度学习技术之LSTM模型,对海量前兆数据进行学习,学习出其短期、中期、长期的变化规律,建立前兆数据深度模型,并根据模型预测出前兆波形。论文将预测的前兆波形与实际的观测的波形数据进行对比,实验表明,LSTM算法能很好地拟合观测数据。

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