閱讀前，請伸出您的貴手點選一下關注，希望能給您帶來不一樣的閱讀體驗，可以在評論區進行讨論和分享哦感謝您的支援！
文|考古探今
編輯|考古探今
簡介
自然現象在不斷演變，地震監測機構監測這些變化，并記錄獲得的資料，自然事件之一是地震，幾個世紀以來，世界每個角落都發生了許多大大小小的地震。
這些資料記錄在地震監測中心調查地震台站的信号，記錄的資料由地震學家進行分析和縮放。
但是，當發生地震時，可以精确計算震級，餘震會影響震級的計算，因為它們可能覆寫可能用于計算震級的部分信号。
仍然需要一種直接的地震預測和預縮放方法，這是因為由于事件的不确定性及其突然發生，很難預測地震，許多方法、機率計算、算法和分析技術已被用于預測地震，人工智能方法和機器學習最常用于地震預測。
然而在工程領域，就像在許多其他領域一樣，人工智能被有效地用于大資料，近年來的研究表明，人工智能用于預測人類或自然事件并解決不同領域的問題。
根據時間和分類在估計期間使用的資料的分布至關重要，時間分布是一種主要用于資料分類的技術。
我們可以稱之為“時間序列”，即按時間順序組織的資料收集，它提供了評估和分析使用系列生成的資料的機會。
組織的資料收集
在相關研究材料中，使用了土耳其杜茲采省的地震資料，涵蓋1990-2022年，選擇杜茲采省是因組織的資料收集它位于北安納托利亞斷裂帶。
這是一個主要地震區，并且因為該地區進行的研究數量有限，通過計算地震資料的b和d系數提高了準确率，使用RNN方法對資料進行預測和測試。
這種自然事件可能是造成重大破壞、生命損失和其他經濟影響的災難，預測地震等自然事件的可能性将最大限度地減少上述負面影響。
這項研究對地震進行了資料收集、處理和資料評估，使用RNN（遞歸神經網絡）方法進行地震預測。
研究使用3年至0年間杜茲采省1990-2022年及以上的地震資料進行的，為了提高該方法的學習潛力，計算了地震的b和d值。
土耳其馬爾馬拉地區在特定時間間隔内檢測地震，使用人工神經網絡對地震相關地震資料進行分類，以及對未來的預測的生成，突出了這項研究的重要性。
結果表明，通過結合地震的b和d系數，以及月球和地球之間距離的資料，以及使用遞歸神經網絡（RNN），可以顯著提高預測性能。
這個世界上最小的海就是位于土耳其的“馬爾馬拉海”，總面積僅約為11350平方千米，馬爾馬拉海是土耳其的内海。
同時也地處亞洲和歐洲的分界線上，總體呈東北西南走向的狹長形态分布，東北端通過博斯普魯斯海峽與黑海相連，西南端通過達達尼爾海峽與愛琴海相連，其餘部分都被陸地包圍。
馬爾馬拉海、博斯普魯斯海峽和達達尼爾海峽，三者合稱為土耳其海峽，馬爾馬拉海雖然面積不大，但是地理位置十分重要，它是黑海唯一的大洋相連的天然通道。
如果沒有馬爾馬拉海所在的土耳其海峽，那麼黑海将會成為一個湖泊，雖然按照闆塊運動的趨勢，不僅土耳其海峽，也包括地中海。
由于闆塊碰撞擠壓，面積都在縮小，也就是說将來土耳其海峽很有可能被封閉起來，當然這可能要在數百萬年之後了。
馬爾馬拉海面積很小，僅僅相當于兩個上海市的面積，可能有人認為這麼小的海洋，深度一定不大，很有可能大部分區域都是水深200米以内的大陸架海區。
其實不然，馬爾馬拉海的平均水深約為494米，最深處的深度達到了1335米，馬爾馬拉海的海底并不平坦。
而是起伏不平，海嶺和海盆交錯分布，這主要與其靠近闆塊消亡邊界，闆塊碰撞擠壓強烈有關。
正是如此，馬爾馬拉海海底地殼十分破碎，地震和火山活動十分頻繁，馬爾馬拉海中分布着兩個群島，克孜勒群島在東北部海域。
由9個島嶼組成，靠近伊斯坦布爾，馬爾馬拉群島位于西南部海域，由于該海域闆塊活動和火山活動頻繁，變質作用強烈，使得馬爾馬拉島盛産變質岩大理石。
界海洋海水的平均鹽度約為千分之35，而馬爾馬拉海的海水鹽度約為千分之22，鹽度較低，其形成原因主要有以下幾方面。
首先是海域封閉，與外海海水交換非常慢，加上海域面積小，鹽度比較容易發生變化，其次是周圍有許多的河流彙入淡水，沖淡了海洋的鹽分，使鹽度降低，再次是馬爾馬拉海地處中緯度溫帶地區，海水蒸發相對較弱。
相關研究
在2006年的一項研究中，阿爾維斯是最早提出使用人工神經網絡進行地震預測的人之一。
他的靈感來自于在财務預測任務中成功應用類似方法，這些方法在混沌性質上類似于地震活動，他在葡萄牙亞速爾群島地區的地震資料上測試了這種方法。
阿爾維斯科學地指出，他正确地預測了1998年8月，但是沒有使用任何統計測量來評估它，是以這種方法的性能有待客觀評估。
在2007年和2009年的研究中，地震預測問題被組織為預定義時間序列中，地震震級範圍最大的輸出類别。
他們使用該資料集來估計下個月預定義區域最大地震的震級，他們準備了八個數學計算的“地震活動名額”，可用于評估一個地區的地震潛力。
阿爾維斯提出了機率神經網絡的架構，用于使用他們建立的公式進行預測，該模型已在南加州地震區的資料上進行了測試，并已被證明可為4.5-6.0級地震提供良好的預測精度，然而PNN在6.0級以上的地震中表現不佳。
其他專家研究了地震活動的“自然時間”，并确定了地震事件的階次參數，通過對近年來的地震進行研究，在地震活動的自然時間分析方面取得了重大進展。
這些進展包括識别區域和全球尺度上，地震活動中κ1階參數的不同最小值，地震震級時間序列的時間相關性，與這些最小值之間的相關性的出現，以及引入EQ臨近預報。
研究人員已經使用全球質心矩張量（GCMT）目錄在全球地震活動分析中實作了這些最新進展。
研究結果表明，這三個裡程碑的綜合效應，可以為GCMT中M≥8.5級強烈地震的時間，和震中位置提供有價值的初步資訊，結果表現出顯著的統計學意義。
在研究中，專家調查了SwArm衛星觀測到的重大地震活動引起的許多電離層擾動，這項研究利用了SafeNet深度學習架構。
該系統使用2014年至2020年期間的地震資料進行訓練，特别關注4.8級或以上的地震。
研究結果表明，利用Dobrovolsky定義的半徑和輸入視窗，大小為19個連續資料點的半徑和輸入視窗大小，在以震中為中心的圓形區域内，收集的夜間資料在有效識别地震前擾動方面，表現出最高性能。
2021年，在有限的時間内研究地震預測，其中使用兩種多參數統計方法分析了舒曼共振記錄的擴充時間序列，用于測試其潛力的方法是線性邏輯回歸和非線性随機森林。
該分析檢查了具有48小時星等視窗的事件，距離天文台至少250公裡，并且裡氏震級大于10等。
LogReg方法将記錄間隔分鐘内的信号幅度定義，為主要的地震報告參數，R.F方法已被證明可以産生有希望的結果。
地震預測中使用了許多分類、資料集、位置和方法，選擇地理上位于土耳其馬爾馬拉地區的杜茲采省，GPS坐标為北緯40°49′59“和東經31°10′0”，選擇杜采省作為研究區域是因為它是一個地震活動強烈的省份。
研究的主要目的是使用RNN模型預測未來的地震，使用過去的地震和其他資料，作為輸入來建構地震預測模型。
理論上使用的資料包括地震的震級、位置、時間、深度、b和d值以及月球與地球的距離，通過處理這些順序資料，RNN模型将預測未來可能發生地震的時間、地點和機率。
循環神經網絡公式
Prophet是由Facebook開發的開源時間序列分析庫，它可以在R和Python程式設計語言中使用。
Prophet旨在對具有季節性、假日效應和其他時間相關模式等，功能的複雜時間序列資料執行預測。
它因其易用性和有效的結果而廣受歡迎，通常用于業務分析、需求預測、财務分析和社交媒體資料分析等各個領域。
ARIMA（自回歸積分移動平均線）是一種統計模型，用于分析和執行時間序列資料中的預測，ARIMA模型捕獲時間序列資料中的結構特征。
一般來說，ARIMA是固定時間序列資料有效的基本統計模型，而Prophet适用于具有複雜特征（如季節性）的時間序列資料。
XGBoost是非結構化資料的分類和回歸任務的首選，RNN用于處理随時間變化的資料并捕獲随時間變化的關系，方法的選擇取決于資料集的資料結構、分析目标和特征，而RNN方法被應用于所使用的資料集。
1.實驗資料集
根據之前的研究，專家對資料集進行了調整和添加，地震資料（地震震級、緯度、經度和深度）由坎迪利天文台提供，地震資料包含3年至1990年間在馬爾馬拉地區杜采省發生的2022級及以上地震的記錄。
在估計階段，地震資料用于訓練和測試模型，RNN被用作模型，為了提高模型的魯棒性，添加了月球與地球的距離。
該距離被認為對地震的形成有效，b值和d值是針對33年内發生的震級大于3.0的每次地震計算的，并用作另一個資料集并包含在模型中。
為了測試模型的準确性，首先将2022年1999月發生的地震與使用該模型預測的資料進行比較，其次，烈度較高的地震與使用該模型估計的資料進行比較。
2.結果和讨論
地震的震級、深度、位置、時間、月球與地球的距離、b值和d值用于RNN模型的訓練和測試階段，估計階段是利用11月和12月在杜采省發生的三級及以上地震進行的，将估計的幅度和機率值與實際資料進行比較。
對結果的檢查表明，在實際資料和估計資料之間，地震的最高機率為75.3%，最低機率為58.9%。
這些機率可能是指與實際地震資料與估計資料之間的相似性相關聯的可能性或置信水準，與估計的地震震級相比，實際地震的震級估計最大誤差率為0.5%，最小誤差率為0.4%，實際尺寸以及可能和預期尺寸。
結論
使用RNN方法研究了杜采省的地震預測和預測率，該省在地理上位于土耳其馬爾馬拉地區，GPS坐标為40°49′59“N和31°10′0”E。
在1990年至2022年間，使用的資料集包括地震震級、深度、月球與地球的距離、b值和d值，盡管研究中使用了不同的方法，但由于資料結構不規則，很難估計100%的地震資料。
研究發現，根據研究結果和應用方法建立的資料集估計的震級值接近實際地震，震級，預計這項研究将有助于未來的地震預測研究。
在閱讀此文後，煩請您關注+評論，友善剩下後續事件有新的進展能夠讓您迅速關注到