[发明专利]一种基于DMAP模型的余震预测方法

权利要求书

1.一种基于DMAP模型的余震预测方法，包括如下步骤：

(1)收集地震发生后的相关信息，包括主震位置信息、主震震级信息以及主震周围相关区域的应力变化信息以及与主震震源的空间距离信息；

(2)在主震发生后，以主震震源为中心，对主震的周边区域进行平面二维网格划分，每个网格区域的大小为5km×5km；根据主震爆发过程对周边不同网格区域造成的位错计算得到每个网格区域的应力变化张量；

(3)对于任一网格区域，将主震震级、该网格区域的应力变化张量以及与主震震源的空间距离组成特征样本；若该网格区域发生余震，则将其特征样本作为正样本；若该网格区域未发生余震，则将其特征样本作为负样本；

(4)构建DMAP模型，利用大量特征样本对DMAP模型进行训练，得到余震预测模型，并利用其对主震震源周围的待测区域进行余震预测；

所述DMAP模型包括隐向量提取模块、特征工程模块、输入层、特征提取层以及输出层，其中隐向量提取模块和特征工程模块与输入层连接，输入层与特征提取层连接，特征提取层与输出层连接；

所述隐向量提取模块内置有主震的震级隐向量矩阵H、被测区域距离主震震源的空间距离隐向量矩阵L以及被测区域的应力变化隐向量矩阵M，其中震级隐向量矩阵H的大小为h×p，空间距离隐向量矩阵L的大小为l×p，应力变化隐向量矩阵M的大小为m×p，h为经过离散化后的震级区间数量，l为经过离散化后的空间距离区间数量，m为应力变化张量中的应力分量数量，p为自定义的隐向量维度；

所述隐向量提取模块对特征样本中的主震震级进行离散化后从震级隐向量矩阵H中提取对应该主震震级的一条行向量作为主震震级隐向量，同时对特征样本中网格区域与主震震源的空间距离进行离散化后从空间距离隐向量矩阵L中提取对应该空间距离的一条行向量作为网格区域的空间距离隐向量；对于特征样本中网格区域的应力变化张量，根据其中的6个应力分量Δσ_xx、Δσ_xy、Δσ_xz、Δσ_yy、Δσ_yz、Δσ_zz分别从应力变化隐向量矩阵M中提取对应的一条行向量，并将对应的行向量与应力分量相乘得到网格区域的6个应力分量隐向量，其中Δσ_xx为x方向上的拉力或压力，Δσ_xy为x-y平面上的扭矩力，Δσ_xz为x-z平面上的扭矩力，Δσ_yy为y方向上的拉力或压力，Δσ_yz为y-z平面上的扭矩力，Δσ_zz为z方向上的拉力或压力；

所述特征工程模块用于将特征样本中网格区域应力变化张量的6个应力分量Δσ_xx、Δσ_xy、Δσ_xz、Δσ_yy、Δσ_yz、Δσ_zz取绝对值后进行对数操作组成网格区域的对数应力变化向量，同时对网格区域的应力变化张量进行矩阵变换计算得到网格区域的最大剪应力和范式等效应力。

2.根据权利要求1所述的余震预测方法，其特征在于：由于应力分量Δσ_xx、Δσ_xy、Δσ_xz、Δσ_yy、Δσ_yz、Δσ_zz中方向x与y方向彼此等价，通过互换可对特征数量进行数据增强。

3.根据权利要求1所述的余震预测方法，其特征在于：所述输入层将6个应力分量隐向量相加作为有效的应力向量，然后将其与主震震级隐向量、空间距离隐向量、对数应力变化向量、最大剪应力以及范式等效应力进行拼接作为特征提取层的输入；所述特征提取层采用DNN进行特征提取，得到的特征向量送入输出层；所述输出层是一层输出维度为1的全联接网络并经Sigmoid激活函数运算后得到网格区域发生余震的概率。