37、利用计算智能技术预测地震

利用计算智能技术预测地震

在当今，为了采取预防措施，人们投入了大量精力来开发预测自然灾害的技术。本文将重点介绍如何运用定量关联规则提取和回归技术，挖掘地震时间序列数据中的模式，以辅助地震预测。

1. 时间序列与地震预测

时间序列是按时间顺序观测到的值的序列，在许多研究领域都能找到可以用时间序列表示的数据。研究变量的过去行为对预测其未来行为具有重要价值。由于地震时间序列具有随机性，聚类技术显示这些时间序列呈现出一些时间模式，这使得建模和后续预测成为可能。本文运用两种经典技术——定量关联规则（QAR）和回归，对地震时间序列进行分析和预测。

与连续属性关联规则相关的元启发式和搜索算法数量有限。例如，有研究提出从无标签数据流中提取定量关联规则的分类器，其主要创新在于对在线收集数据的适应性；还有基于粗糙粒子群技术的元启发式方法，用于确定关联规则的区间值；多目标帕累托遗传算法则将支持度、置信度、规则可理解性和区间幅度作为适应度函数的目标。另外，回归技术在时间序列预测中应用广泛，如海水质量预测、构建回归树以估计目标变量的预测区间等。

2. 方法论

2.1 关联规则挖掘

设 (F = {F_1, …, F_n}) 是一组描述地震的特征，其值在实数域 (R) 中。期望的规则由以下方程定义：
(\bigwedge_{i = 1, …, n - 1} F_i \in [l_i, u_i] \Rightarrow F_n \in [l_n, u_n])
其中，(l_i) 和 (u_i) 分别表示特征 (F_i) 区间的下限和上限，(l_n) 和 (u_n) 取决于要解决问题的目标。在地震时间序列中，(F_n) 表示要