高泛化性模型在郯庐断裂带中南段b值与中强震回溯中的应用
向健斌1
余腾1
张丹丹1
朱益民2
席昱佳1
1.宿迁学院建筑工程学院,江苏 宿迁 2238002.中国地质大学(北京)土地科学技术学院,北京 100083
摘要：b值变化与孕震的指示性历来是震情研判的重要参考指标.基于深度学习技术可以挖掘数据隐含特征的优势,考虑到川滇地区近年地震多发的自然现象和郯庐断裂地震活动性的高关注度,本研究利用中国地震台网地震目录川滇地区地震事件自制数据集,并将ML4.5 以上的中强震设标签为 1,ML3.0以下的弱震为 0,通过时间滑动窗口方法计算川滇地区的格网化b值,将每个地震事例震前 5 年的区域b值变化与标签做映射,通过卷积神经网络模型进行训练与分类,将训练优化后的模型应用到郯庐断裂中南段的中强震的回溯性检验,验证准确率可达到 90％左右,尽管川滇地区和郯庐断裂带中南段及其邻区有不同的地理与构造背景,但基于数据驱动的方法,合理的泛化思想、训练数据集的制作和深度学习模型构建仍有挖掘强震规律的借鉴意义.
关键词：b值卷积神经网络中强震郯庐断裂
分类号：P315.7(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
资助基金：国家自然科学基金(41874051)江苏省高校自然科学研究面上项目(20KJB170009)宿迁市科技计划项目(K201914)宿迁学院大学生创新创业训练计划项目(202314160008Z)
论文发表日期：2024-12-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 868-877 )
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