基于回归算法和大数据云基础设施的美国 加利福尼亚州地震预测
G.Asencio-Cortés
A.Morales-Esteban
X.Shang
F.Martínez-álvarez
李帛珊
李金
1.新疆维吾尔自治区地震局2.新疆维吾尔自治区地震局3.新疆维吾尔自治区地震局4.新疆维吾尔自治区地震局5.新疆维吾尔自治区地震局6.新疆维吾尔自治区地震局
摘要：地震震级预测是近几十年来广泛研究的极具挑战性的问题,在文献中可以找到统计、地球物理和机器学习等研究方法,但并没有得出令人特别满意的结果.近年来,强大的大数据分析计算技术应运而生,使得海量数据分析成为可能.新方法利用了云体系等物理资源.美国加利福尼亚州是世界上地震活动最活跃的地区之一,有许多可用数据.在本项工作中,为了预测未来7天内的地震震级,在大数据(使用1 GB目录)情景下,探索几种回归算法与集成学习相结合的方法.使用Apache Spark框架、R语言的H 2O库和亚马逊(Amazon)云基础设施,得到了极有希望的结果.
关键词：地震预测大数据分析聚类计算回归集成学习
资助基金：本译文由中国地震局地震科技星火计划项目(XH17041Y)
论文发表日期：2020-01-01
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：21( 33-53 )