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🔥 内容介绍
国际地震中心（ISC）是全球地震数据的重要存储与分发机构，其丰富的数据资源对地震学研究、灾害评估及地质构造分析等领域意义重大。通过从 ISC 下载和处理地震数据，科研人员能深入洞察地震活动规律、评估地震风险，为地震相关研究与应用提供坚实的数据支撑。
一、数据下载
（一）访问 ISC 数据库
- 进入 ISC 官网：在浏览器中输入国际地震中心官方网址（https://www.isc.ac.uk/），进入 ISC 网站首页。网站界面布局清晰，提供了丰富的信息，包括最新地震资讯、研究成果发布以及数据访问入口。
- 导航至数据下载页面：在首页的菜单栏中，通常可找到 “Data” 或 “Data Services” 选项，点击该选项进入数据相关页面。在此页面，会有多种数据服务介绍，找到专门用于数据下载的入口，可能命名为 “Data Download” 或类似表述。
- 选择数据类型：ISC 提供多种地震数据类型，常见的有地震事件目录数据、地震波形数据、震源机制解数据等。例如，若关注地震发生的时间、地点和震级等基础信息，可选择地震事件目录数据；若进行地震波传播特性研究，则需下载地震波形数据。
（二）设置下载参数
- 时间范围：根据研究需求设定数据的时间跨度。比如，研究某地区近十年的地震活动，可将起始时间设为十年前的具体日期，结束时间设为当前日期。时间设置通常精确到年、月、日，部分情况下可精确到小时、分钟。
- 空间范围：指定感兴趣的地理区域。可通过经纬度范围界定，如研究环太平洋地震带某一段的地震，需明确该段的最小经度、最大经度、最小纬度和最大纬度。也可通过选择预设的地理区域名称，如特定国家、地区或板块边界等。
- 数据详细程度：ISC 数据有不同详细级别，如地震事件目录可提供简略版（仅包含关键信息）和完整版（包含详细的地震定位精度、震源深度误差等）。根据研究深度和分析复杂程度，选择合适的数据详细程度。
（三）执行下载
- 提交下载请求：完成参数设置后，点击页面上的 “Download” 或 “Submit Request” 按钮。系统将根据设置生成下载任务，并在后台进行数据检索和打包。
- 等待下载完成：下载时间取决于数据量大小和网络状况。数据量较大时，可能需等待数分钟甚至数小时。页面通常会显示下载进度条，可实时查看下载状态。
- 保存数据文件：下载完成后，浏览器会提示保存文件。选择合适的本地存储路径，将下载的地震数据文件（一般为压缩格式，如 ZIP 或 TAR）保存到计算机中。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
t
% This livescript gives us a first overview of a ISC data set, stored in
% the ISC_matlab_toolbox.
%
% For a given data set, we plot the PRIME locations, and look at the number
% and magnitude of earthquakes over time.
%% Pre step or preperation work
% This example is set up to use a pre-made data set stored data set of
% Global earthquake in 2020. You can run this example on any
% data set. To learn how to create your own ISC earthquake data set, please
% see the 'ISC_data_download' livescript
%% Part 1: Load data
% load('Data/Example_ISC_Data/Global_mw5plus_2020.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Morroco_1964_2023_mb4_5plus.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Morroco_1990_2020_mb4_5plus.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Morroco_2000_2023_mb4_5plus.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Morroco_1964_2023_mb4_0plus.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Morroco_2021_2023_mb4_0plus.mat')
load('Data/Downloaded_ISC_Data/Japan_2018_2021_mb4_0plus.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Alaska_2018_2020_mw4_0plus.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Alaska_2000_2020_mw4_0plus.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Central_Japan_2015_2021_mb4_0plus.mat')
% load('Data/Downloaded_ISC_Data/Afganistan_1964_2023_NEICmb3_0plus.mat');
close all;
🔗 参考文献
[1]楼小挺,刁桂苓,叶国扬,等.帕米尔-兴都库什地区中源地震的空间分布和震源机制解特征[J].地球物理学报, 2007, 50(5):8.DOI:CNKI:SUN:DQWX.0.2007-05-019.
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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🌟 通信方面
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