馬城城+汪世仙+李伸亮

摘要：地震因其不可預(yù)測(cè)和防范性成為近年來最嚴(yán)重的自然災(zāi)害。由于地震的不確定性和我們所掌握的地震學(xué)的局限性，使得往往成為后知后覺的被動(dòng)者。痛定思痛后的學(xué)者們，汲取歷來地震時(shí)的各種指標(biāo)來尋求預(yù)測(cè)地震的方法，為了對(duì)未來地震趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，他們提出一種 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；地震預(yù)測(cè)；指標(biāo)

中圖分類號(hào)：TP183；P315.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）01-0091-01

地震的破壞性是災(zāi)難性的，近年來，我國(guó)乃至世界各地地震頻發(fā)，人員和財(cái)產(chǎn)的損失不可估量。地震預(yù)測(cè)成為全世界亟需攻克的難題，各國(guó)或組織都投入了大量的人力和財(cái)力以求最大限度地減少地震造成的影響。人們對(duì)自然的理解是很有限的，對(duì)地震的成因和規(guī)律的理解一直是無法突破的瓶頸，我們無法直接透視地球來觀察其活動(dòng)情況，進(jìn)而預(yù)判地震發(fā)生的具體時(shí)間及位置和震級(jí)大小，但經(jīng)過長(zhǎng)期的摸索和驗(yàn)證，一種叫做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法更接近地震的各種特征，從而也被廣泛應(yīng)用于地震預(yù)測(cè)中。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由Rumelhart和McClelland提出的誤差反向傳播（Error Back-Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和其算法通常被稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這是目前為止，全世界使用得最靠譜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、輸出層和N個(gè)隱層，BP學(xué)習(xí)算法是一種監(jiān)控式學(xué)習(xí)算法，被多層前饋網(wǎng)絡(luò)所使用。它的核心理念是利用梯度搜索技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)模型的輸出實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的方差接近最小值。網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)過程包含這兩個(gè)階段，即前饋計(jì)算階段和反向調(diào)整權(quán)系數(shù)階段，它是一種在這兩個(gè)階段不斷修改差值的過程。

自然災(zāi)害雖然還無法盡用科學(xué)來解釋，但地震的發(fā)生一定與我們觀測(cè)到的一些特殊情況有關(guān)，這種關(guān)系也許是直接的，也許是間接遞進(jìn)的，我們可能無法用函數(shù)來直觀表達(dá)各種變量之間的這種線性或非線性的關(guān)系，但通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控學(xué)習(xí)算法我們可以做到一種隱性詮釋，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)這種實(shí)值函數(shù)有著很強(qiáng)的學(xué)習(xí)、表征能力和自適應(yīng)能力，以歷來地震特征數(shù)值作為樣本進(jìn)行梯度搜索和比對(duì)計(jì)算使方差接近最小值或局部最小值，所以說BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于地震預(yù)測(cè)的一個(gè)十分有效的方法。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

（1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和表征能力都很強(qiáng)，它的網(wǎng)絡(luò)模型中蘊(yùn)含著N多隱層，適應(yīng)性強(qiáng)。（2）在比對(duì)計(jì)算中不斷的修正差值，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤有很強(qiáng)的健壯性。（3）前饋計(jì)算階段和反向調(diào)整權(quán)系數(shù)將誤差降低到極小值，當(dāng)一個(gè)樣例被網(wǎng)絡(luò)模型涵蓋以后，對(duì)新的樣例進(jìn)行求值是非?？斓?。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地震預(yù)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

近年來，科技的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)水平的提高推動(dòng)著計(jì)算方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最常用的算法之一，被各個(gè)領(lǐng)域所廣泛應(yīng)用。目前的應(yīng)用主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)過處理后的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以年份為特征，來預(yù)測(cè)該年份發(fā)生地震的情況。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通俗來講是一種信息處理系統(tǒng)，是模仿人腦結(jié)構(gòu)及其各神經(jīng)元的功能來實(shí)現(xiàn)的。影響這種信息處理系統(tǒng)的因素有兩項(xiàng)，第一項(xiàng)是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和運(yùn)行規(guī)則，也就是網(wǎng)絡(luò)中連接權(quán)值的調(diào)整規(guī)則；第二項(xiàng)是網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，也就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元之間相互作用形式。

BP算法是誤差反傳播算法重要的組成部分。近年來，由于國(guó)家的重視，給予的大力支持，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在我國(guó)發(fā)展神速，并在極短的時(shí)間里在圖像、語音、數(shù)據(jù)等領(lǐng)域頗見成效。絕大部分的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用到了BP算法，所以將BP算法應(yīng)用于地震預(yù)測(cè)中定會(huì)取得非凡的效果，減少災(zāi)害的損失。BP算法的學(xué)習(xí)過程是由兩個(gè)傳播過程組成的，分別是信號(hào)的正向傳播以及誤差的逆向傳播。信號(hào)的正向傳播顧名思義就是將樣本傳輸?shù)捷斎雽?，然后再傳播到各?jí)隱層進(jìn)行處理和比對(duì)計(jì)算到達(dá)輸出層，此過程的逆向傳播即為誤差的反向傳播過程。若要具體實(shí)現(xiàn)BP算法就要首先建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后將樣本傳輸?shù)捷斎雽樱缓蟊葘?duì)每層輸出，計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)模型的輸出誤差，不斷修正權(quán)值，從而得到理想的誤差最小值。信號(hào)的正向傳播和誤差的逆向傳播的各層權(quán)值的修正過程是循環(huán)往復(fù)進(jìn)行的，這個(gè)過程需一直進(jìn)行到將最后輸出的誤差調(diào)整到可接受的程度為止。

4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地震預(yù)測(cè)中的應(yīng)用前景

目前有一種非常有效的方法被應(yīng)用到小樣本的預(yù)測(cè)問題中，我們稱它為“交叉驗(yàn)證”法。交叉驗(yàn)證法是將訓(xùn)練樣例分為若干份，每次從這若干份樣例中任意找出一份作為驗(yàn)證樣本，其它的統(tǒng)稱為訓(xùn)練樣本，每次交叉驗(yàn)證都得到一個(gè)最佳值，如此往復(fù)若干次后，將所有的最佳值求均值，這種方法對(duì)地震的預(yù)測(cè)結(jié)果很接近，是地震預(yù)測(cè)領(lǐng)域的一大突破。

預(yù)測(cè)畢竟是一種手段、一種猜測(cè)，任何一種算法最后的輸出結(jié)果都只能是接近而無法等同。所以，在未來的一段時(shí)間內(nèi)，地震專家可能會(huì)把目光放在地球內(nèi)部勘測(cè)領(lǐng)域，直觀的觀察地球內(nèi)部變化，分析其表象特征，將這些特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的神經(jīng)元，這樣得出的結(jié)果才夠精確，才能真正做到防范于未然。

5 結(jié)語

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢(shì)就體現(xiàn)在其不局限于線性問題，組建的模型有很強(qiáng)的自適應(yīng)性，即便樣本并非精確的教學(xué)模型，最后分析比對(duì)計(jì)算后的均值即為理想數(shù)值，它能適應(yīng)很多復(fù)雜多變的訓(xùn)練樣本，這也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在地震領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用的原因。無論哪種預(yù)測(cè)方法均存在著一定的局限性，我們要做的就是不斷開發(fā)完善，以做到百分百的預(yù)測(cè)。

參考文獻(xiàn)

[1]李東升，王煒，黃冰樹.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在地震預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J].地震，1995（4）.

[2]楊居義，易永宏.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測(cè)研究[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2008（10）.

[3]石成鋼，劉西拉.人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在震害預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].地震工程與工程振動(dòng)，1991（2）.