多元统计模型 基于多元统计模型的地震数据分析和处理_图文.doc

多元统计模型 基于多元统计模型的地震数据分析和处理_图文 导读：就爱阅读网友为您分享以下“基于多元统计模型的地震数据分析和处理_图文”的资讯，希望对您有所帮助，感谢您对92的支持! 题 目 基于多元统计模型的地震数据分析与处理 摘 要： 本文研究了地震数据的处理与分析问题。地震的发生是一个极其复杂的过程，存在大量不确定因素与不确定信息，给地震的预测带来诸多的困难。本文用主成分分析方法构建综合指标用于描述地震发生前的数据规律，并用贝叶斯判别分析方法对地震的样本数据进行学习、验证及预测，取得了较好的效果。 针对任务一，我们从原始数据中计算出各项指标的日均值，绘制出各指标分年度的时间序列图，同时利用一阶差分法分析了这些指标对地震的影响情况（见正文表1），得到了较好的结果。 针对任务二，我们选取了附件数据中的十个指标进行主成分分析，为了消除各指标量纲的不统一，我们使用了相关系数矩阵。根据主成分分析，最终确定了5个主成分作为反应地震异常的综合指标，发现电磁波、气温、气压等因素的异常与地震的发生有密切的关系。 针对任务三，我们使用了多元统计模型中的贝叶斯判别分析法，假定样本数据只来源于两个总体，即地震前兆的数据总体和正常的数据总体。考虑到地震前兆的样本数据均表现出显著的起伏波动特征，因此我们选取了标准差作为判别变量。在地震前兆的数据总体中抽取5组，在正常的数据总体中抽取6组作为学习和检验样本进行贝叶斯判别分析，判对比率为81.8%，并对2010年上半年的地震数据进行分析，发现里面包含地震前兆特征，后验概率接近于1。 任务四中，我们阐述了对地震数据的分析处理步骤，并且指出了地震数据分析平台建立的作用与意义。平台中包含的数据处理程序已在附件中给出。 针对任务五，我们提出了一些可行性的设想，如观测站应在分布于不同地域的许多台站同时进行以提供更多的数据，加强震例总结和地震前兆时空分布特征的研究等。 关键词：地震数据处理；主成分分析；贝叶斯判别分析 参赛队号 043 一、问题重述 1.1 背景分析