25、地震预测与齿轮箱故障诊断的机器学习应用

地震预测与齿轮箱故障诊断的机器学习应用

地震预测部分

地震预测是一个复杂且重要的研究领域，涉及到对地震发生的位置、震级范围和震级数值等多方面的预测。

数据预处理

收集到的原始地震数据不能直接用于分类模型，需要进行预处理。具体步骤如下：
1. 区域划分 ：将数据按区域划分为四个部分。
2. 参数计算 ：针对每个区域，使用相应公式计算不同的地震参数。

震级范围分类

为了估计特定区域地震的震级范围，将每个区域的预处理数据输入到分类模型中。这里使用支持向量机（SVM）进行震级范围预测。根据震级大小，地震可分为以下三类：
- 轻度地震：震级小于 4.5。
- 中度地震：震级在 4.5 到 5.9 之间。
- 致命地震：震级大于 5.9。

同时，采用以下方法计算精度和召回率：
- 微观平均 ：使用总真正例、假负例、真负例和假正例的总和进行计算。
- 宏观平均 ：使用数据集中每个标签的精度和召回率的平均值进行计算。
- 加权平均 ：考虑数据集中每个标签的比例，计算每个标签的精度和召回率的平均值。

以下是不同模型在不同训练轮次后的损失情况：
|模型使用|25 轮训练后的损失|50 轮训练后的损失|
| ---- | ---- | ---- |
|密集网络|0.67|0.56|
|循环神经网络（RNN）|0.52|0.30