华南沿海潜在震源区划分——运用MATLAB径向基概率神经网络工具箱求解

英文篇名：Delineation of Coastal Region of South China—With MATLAB to Create Radial Basis Probabilistic Neural Network
中文刊名：北京大学学报(自然科学版)
英文刊名：Acta Scicentiarum Naturalum Universitis Pekinesis
作者：赵健 ; 郑文涛 ; 叶洪 ; 周庆
英文作者：ZHAO Jian~(1)) ZHENG Wentao~(1)) YE Hong~(2)) ZHOU Qing~(2))(()~(1))School of Earth and Space Sciences ; Peking University ; Beijing ; 100871 ; ()~(2)) Institute of Geology ; China Earthquake Administration ; Beijing ; 100029)
中文关键词：潜在震源区划分 ; 华南沿海 ; 非线性关系 ; 径向基概率神经网络 ; MATLAB
英文关键词：delineation of the potential seismic sources ; Coastal Region of South China ; non-linear relationship ; RBPNN ; MATLAB
出版日期：2005-11-20
机构：北京大学地球空间科学院,北京大学地球空间科学院,中国地震局地质研究所,中国地震局地质研究所北京,100871 ,北京,100871 ,北京,100029 ,北京,100029
年：2005
期：06
出版单位：北京大学学报(自然科学版)

摘要

用MATLAB语言建立径向基概率神经网络来求解地震潜在震源区的划分问题,地震潜在震源区划分是地震危险性安全评价工作的重点,影响潜在震源区的客观因素与潜在震源区划分结果间是一种高度非线性关系,将实际问题分析为网络的模式识别,以华南沿海地区为例检验优化网络,结果较好地对应了中国地震烈度区划图(1990),该方法是对潜在震源区智能划分的一次有效尝试。
The authors use MATLAB to build the neural network to do delineation of the potential seismic sources. There are many factors to be impacted on the delineation.The factors and the result are of high non-linear relationship.The authors take the Coastal Region of South China(CRSC) as study area, after the samples' checking up and then optimizing the network, simulating again.The results accord with the actual conditions. This show that the Radial Basis Probabilistic Neural Network(RBPNN) has the practicability in delineation of the potential seismic sources.

引文

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