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基于电离层异常现象的数据挖掘方法研究

作　者: 朱丽娜
导　师: 乔晓林
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 神经网络数据挖掘电离层异常 DEMETER卫星
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

强震前电离层前兆异常已经被大量的统计研究结果和震例研究结果所证实，地震电离层前兆观测已经成为地震短临预测的有效手段之一。面对庞大的电离层数据，传统的数据处理方法已经力不从心，将数据挖掘方法引入到分析电离层电磁异常现象中来是技术发展的必然趋势。论文结合法国DEMETER卫星数据，基于神经网络数据挖掘方法研究了磁暴和大地震电离层前兆异常进行预测的方法，讨论不同参数条件对训练结果的影响，主要完成如下工作：针对卫星数据分布不均匀问题，应用时间换空间的概念，对DEMETER卫星原始数据进行了预处理，牺牲时间分辨率将一维时间序列数据转化为二维空间图像。这一处理方法可有效减小数据样本集分布的不对称对神经网络训练结果的影响。通过均值、插值计算等方法实现去噪、平滑和填补缺失值；进而通过计算标准差、门限分割将原始数据转化为0-1图等操作凸显异常值。将预处理后的标准差以及标准差和值和门限分割后的二值图分别作为神经网络的训练样本考察数据样本对训练结果的影响。针对磁暴这一电离层较为常见和显著的电磁辐射现象，采用磁暴电离层异常数据样本，研究了不同分辨率条件下和不同的数据预处理方法获得的样本集，以及不同的网络拓扑结构和网络参数对神经网络预测性能的影响。试验结果表明数据样本选择标准差和值，神经网络选择双隐层、变速率学习方法的误差反向传播（BP）神经网络时，磁暴的预测正确率可达到80%，有较优的预测结果。针对地震电离层扰动的复杂性，论文利用神经网络对未知模型的可预测性优势，研究了基于神经网络的地震前兆预测方法，通过数据样本与地震准备区电离层异常数据的对应性分析，研究预测有无地震问题。并进一步运用误差反向传播神经（BP）网络和径向基(RBF)神经网络分析电离层参数与地震的“关联程度”，两种网络得出了一致的结果：电子密度和离子密度与地震的“关联程度”要高于电子温度和离子温度这两个参数，这与一些权威文献震例研究结果相吻合，验证了本论文所采用的数据处理方法的有效性。试验结果也表明，在预测方面，RBF神经网络的准确率要高于BP神经网络。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-14
  1.1 课题研究背景和意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-12
    1.2.1 地震电离层前兆异常研究  9-10
    1.2.2 数据挖掘技术研究现状分析  10-12
  1.3 本文的主要研究内容  12-14
第2章电离层数据及其预处理  14-28
  2.1 电离层  14-15
  2.2 DEMETER 卫星简介  15
  2.3 DEMETER 卫星数据预处理  15-27
    2.3.1 空间位置的转换  17
    2.3.2 数据参数的转换  17-21
    2.3.3 原始参数的插值图像  21-25
    2.3.4 原始参数的标准差图像  25-27
  2.4 本章小结  27-28
第3章基于神经网络的磁暴电离层异常数据分析  28-41
  3.1 磁暴对电离层的影响  28-29
  3.2 BP 神经网络简介  29-32
    3.2.1 BP 神经网络的基本原理  29-31
    3.2.2 BP 神经网络的参数设计  31-32
  3.3 基于 BP 神经网络检测磁暴  32-39
    3.3.1 样本集对网络性能的影响  32-37
    3.3.2 不同的训练函数对网络性能的影响  37-39
  3.4 实验结果分析  39-40
  3.5 本章小结  40-41
第4章基于神经网络的地震电离层异常数据分析  41-50
  4.1 地震-电离层扰动机理假说  41-42
  4.2 基于 BP 神经网络研究地震电离层异常  42-45
    4.2.1 基于 BP 神经网络预测有无地震  42-44
    4.2.2 基于 BP 神经网络研究参数关联度  44-45
  4.3 基于 RBF 神经网络研究地震电离层异常  45-49
    4.3.1 RBF 网络基本原理  45-46
    4.3.2 RBF 神经网络的 SPREAD 分布函数  46-47
    4.3.3 基于 RBF 神经网络研究参数关联度  47-49
  4.4 本章小结  49-50
结论  50-52
参考文献  52-57
致谢  57

基于电离层异常现象的数据挖掘方法研究

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