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公开(公告)号：CN114167489A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111504790.3
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种地震前兆特征筛选分析方法、系统及存储介质。本发明依据实际监测精度的要求在待监测地区设置多个监测点，对监测点处不同时间的地震前兆信号的监测数据和监测时间内发生地震事件的时间进行监测，并对地震事件发生前预设时间段的监测数据进行统计提取其异常特征，并分析异常特征与地震事件的相关性，不需要对被测点附近地表和建筑产生任何损害，以为地震预测模型的构建提供高质量的数据输入，进而能够显著提高地震预测的准确性。并且能通过固定监测台站对待监测地区进行长期监测，具有较好的执行可行性。
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公开(公告)号：CN114167488A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111504562.6
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于异常时空图的周尺度地震预测方法及系统。所述方法，包括：采用局部相关跟踪方法，基于地震前兆信号计算在当前时间段每两个地震监测点之间的异常值，并由所有的异常值构建异常时空图；对异常时空图中的异常值按照异常程度等级进行划分，得到当前时间段内各个异常程度等级对应的监测点对；根据目标等级对应的监测点对的数量以及每个异常程度等级对应的监测点对的分布比例，得到下一时间段的地震预测结果。本发明能提高地震预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114167489B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202111504790.3
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种地震前兆特征筛选分析方法、系统及存储介质。本发明依据实际监测精度的要求在待监测地区设置多个监测点，对监测点处不同时间的地震前兆信号的监测数据和监测时间内发生地震事件的时间进行监测，并对地震事件发生前预设时间段的监测数据进行统计提取其异常特征，并分析异常特征与地震事件的相关性，不需要对被测点附近地表和建筑产生任何损害，以为地震预测模型的构建提供高质量的数据输入，进而能够显著提高地震预测的准确性。并且能通过固定监测台站对待监测地区进行长期监测，具有较好的执行可行性。
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公开(公告)号：CN114236604B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202111561323.4
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V1/00
Abstract: 本申请公开了一种用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和系统，首先获取设置在监测区域中至少两个不同地震监测点在相同预设时间段内的地震前兆监测数据;然后依据每个地震监测点的地震前兆监测数据获取相对应的地震前兆特征数据；再依据每个地震监测点的地震前兆特征数据获取相对应的地震特征异常数据；最后根据LCT算法分别对每两个地震监测点的地震特征异常数据进行LCT异常数据的计算，以用于依据LCT异常数据进行地震预报。由于通过对地震特征异常数据进行LCT异常数据的计算，进而构建出地震前兆监测数据的变化和地震监测点相互之间的相关性和变异性，帮助判断监测区域中的地震风险，实践证明该方法对地震预测是精确的、且具有时效性。
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公开(公告)号：CN114488273A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111592172.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V1/00
Abstract: 本发明提供一种地震预测方法和装置，包括：获取待监测区域中监测点对于不同时间段的监测原始数据；对所述监测原始数据进行预处理；对经过预处理后的数据使用异常检测算法进行PCA异常值提取；使用神经网络对所述异常值进行拟合训练，得到一个训练数据与地震日的神经网络模型；使用所述神经网络模型进行地震预测。本发明不需要对被测点附近地表和建筑产生任何损害，且能通过固定监测台站对待监测地区进行长期监测，具有较好的执行可行性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114114383A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111504788.6
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于多种特征的地震活动预测方法及系统，涉及地震活动预测技术领域，包括：获取当前阶段目标区域的原始地震前兆信号数据；所述原始地震前兆信号数据包括地下电磁扰动信号数据或地声信号数据；对所述原始地震前兆信号数据分别进行时域特征提取、频域特征提取和变换域特征提取，得到当前阶段目标区域的特征集合；所述特征集合包括时域特征、频域特征和变换域特征；基于一段时间内的特征集合，预测目标区域的地震活动；所述一段时间至少包括当前阶段。本发明能够通过三个域（时域、频域、变换域）分别对原始地震前兆信号进行处理，以获取与地震活动相关的多种特征，进而提高预测地震活动的准确度。
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公开(公告)号：CN114488273B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202111592172.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V1/01
Abstract: 本发明提供一种地震预测方法和装置，包括：获取待监测区域中监测点对于不同时间段的监测原始数据；对所述监测原始数据进行预处理；对经过预处理后的数据使用异常检测算法进行PCA异常值提取；使用神经网络对所述异常值进行拟合训练，得到一个训练数据与地震日的神经网络模型；使用所述神经网络模型进行地震预测。本发明不需要对被测点附近地表和建筑产生任何损害，且能通过固定监测台站对待监测地区进行长期监测，具有较好的执行可行性。
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公开(公告)号：CN114114382B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111449814.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和系统，首选获取不同地震监测点的地震前兆监测数据，并依据每个地震监测点的地震前兆监测数据，获取相对应地震监测点的地震前兆特征数据；然后依据地震前兆特征数据获取每两个地震监测点的皮尔逊相关系数，并将皮尔逊相关系数相近的地震监测点的地震前兆特征数据构建特征图矩阵；再将特征图矩阵输入地震预测模型，以获取地震预测结果。由于首先依据获取地震前兆监测数据相关性比较高的地震监测点，再对相关性比较高的地震监测点获取的地震前兆监测数据的后处理数据进行地震预测模型构建，进而可以筛选出有效的用于地震预测的监测数据，进而提高地震预报的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN114236604A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111561323.4
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V1/00
Abstract: 本申请公开了一种用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和系统，首先获取设置在监测区域中至少两个不同地震监测点在相同预设时间段内的地震前兆监测数据;然后依据每个地震监测点的地震前兆监测数据获取相对应的地震前兆特征数据；再依据每个地震监测点的地震前兆特征数据获取相对应的地震特征异常数据；最后根据LCT算法分别对每两个地震监测点的地震特征异常数据进行LCT异常数据的计算，以用于依据LCT异常数据进行地震预报。由于通过对地震特征异常数据进行LCT异常数据的计算，进而构建出地震前兆监测数据的变化和地震监测点相互之间的相关性和变异性，帮助判断监测区域中的地震风险，实践证明该方法对地震预测是精确的、且具有时效性。
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公开(公告)号：CN114201539A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111225877.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种地震预测平台，包括：用户模块、数据共享模块、预测结果评估与分析模块；所述用户模块，用于完成至少如下之一功能：注册登录管理、讨论提问、团队管理、预测结果管理、榜单查看、个人信息管理、消息通知；所述数据共享模块，用于完成数据准备和/或数据下载；所述预测结果评估与分析模块，用于完成预测结果评估和/或多结果综合。本发明的地震预测平台为全球的地震研究工作者提供一个获取数据、发起预测、评估结果、交流学术的平台。
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