تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,092,969 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,197,240 |
بررسی سامانه های کارآمد در پیشبینی زلزله | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 5، دوره 42، شماره 2، شهریور 1395، صفحه 281-292 اصل مقاله (1.09 M) | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2016.56030 | ||
نویسندگان | ||
زینت مهدی دوست جلالی1؛ اسدالله شاه بهرامی* 2 | ||
1دانشجو | ||
2دانشیار گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران | ||
چکیده | ||
سیستمهای خبره معمولاً در امر پیشبینی زلزله استفاده میشوند. در این سیستمهای خبره از پارامترهای مختلفی مانند رفتار گسل، غلظت رادون، انرژی، پالس و تعداد ضربه استفاده میشود. با بررسی این پارامترها میتوان میزان رخداد زلزله را برآورد کرد. میزان دقت پیشبینی زلزله توسط این سیستمهای خبره نسبت به روشهای غیرهوشمند نسبتاً بالاتر است. در این مقاله ابتدا میزان دقت و نوع دادههای استفاده شده در انواع مختلف سیستمهای خبره در زمینه پیشبینی زلزله مورد مطالعه قرار گرفت. علاوه بر آن، پیشبینی زلزله با یک سیستم خبره مبتنی بر الگوریتمهای مختلف ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیمگیری، شبکه عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان براساس بهینهسازی ازدحام ذرات، بیزین و شبکه پرسپترون چندلایه در محیط Rapidminer پیادهسازی شد. نتایج به دست آمده نشان داد که سیستم خبره مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان که با الگوریتم ازدحام ذرات بهینه شده باشد نسبت به سیستمهای خبره مبتنی بر شبکه عصبی، ماشین بردار پشتیبان، بیزین، درخت تصمیمگیری و شبکه پرسپترون چندلایه دارای دقت پیشبینی بهتری است. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی؛ سیستم خبره؛ زلزله | ||
مراجع | ||
Abraham, A., 2005, Rule-based expert systems, handbook of measuring system design, 909-919.
Abrahamson, N. and Silva, W., 2008, Summary of the Abrahamson and Silva NGA ground-motion relations, Earthquake Spectra, 24(1), 67-97.
Ahumada, A., Altunkaynak, A. and Ayoub, A., 2015, Fuzzy logic-based attenuation relationships of strong motion earthquake records, Expert Systems with Applications, 42(3), 1287-1297.
Aminzadeh, F., Katz, S. and Aki, K., 1994, Adaptive neural nets for generation of artificial earthquake precursors, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 32(6), 1139-1143.
Basak, D., Pal, S. and Patranabis, D. C., 2007, Support vector regression, Neural Inf. Process, 11, 203-225.
Bofeng, Z. and Yue, L. 2005, Customized explanation in Expert System for earthquake prediction, 17th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 371-376, Hong Kong, China.
Borghi, A., Aoudia, A., Riva, R. E. M. and Barzaghi, R., 2009, GPS monitoring and earthquake prediction: a success story towards a useful integration, Tectonophysics, 465(1-4), 177-189.
Cherkassky, V. and Ma, Y., 2004, Practical of SVM parameters and noise estimation for SVM regression, Neural Networks, 17, 113-126.
Dehbozorgi, L. and Farokhi, F., 2010, Effective feature selection for short-term earthquake prediction using neuro-fuzzy classifier, Second IITA International Conference on Geoscience and Remote Sensing, 2, 165-169.
Durkin, J., 1994, Expert systems, design and development, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ.
Dutta, P. K., Mishra, Q. P. and Naskar, M. K., 2013, A review of operational earthquake forecasting methodologies using linguistic fuzzy rule-based models from imprecise data with weighted regression approach, Journal of Sustainability Science and Management, 8(2), 220-235.
Dutta, P. K., Mishra, O. P. and Naskar, M. K., 2012, Decision analysis for earthquake prediction methodologies: fuzzy inference algorithm for trust validation, International Journal of Computer Applications, 45(4), 13-20.
Hadjimichael, M., Kuciauskas, A. P., Tag, P. M., Bankert, R. L. and Peak, J. E., 2002, A meteorological fuzzy expert system incorporating subjective user input, Knowledge and Information System, 4(3), 350-369.
Ikram, A. and Qamar, U., 2014, A rule-based expert system for earthquake prediction, Journal of Intelligent Information Systems, 43(2), 205-230.
Ikram, A. and Qamar, U., 2015, Developing and expert system based on association rules and predicate logic for earthquake prediction, Knowledge-Based Systems, 75, 87-103.
Jalal Kamali, H., Bidokhti, A. A. and Amiri, H., 2009, Relation between integral effect of sub-surface temperature variation (І) seismic effects, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 9, 1815-1821.
Kabiesz, J., Sikora, B., Sikora, M. and Wrobell, L., 2013, Application of rule-based models for seismic hazard prediction in coal mines, Acta Montanistica Slovaca, 18(4), 262-277.
Kawabe, I., Ohno, I. and Nadano, S., 1988, Groundwater flow records indicating earthquake occurrence and induced Earth's free oscillation, Geophysical Research Letters, 15(11), 1235-1238.
King, C. Y., Azuma, S., Ohno, M., Asai, Y., He, P., Kitagawa, Y., Igarashi, G. and Wakita, H., 2000, In search of earthquake precursors in the water-level data of 16 closely clustered wells at Tono, Japan, Geophysical Journal International, 143, 469-477.
Lakshmi, K. R., Nagesh, Y. and Krishna, M. V., 2014, Analysis on predicting earthquakes through an abnormal behaviour of animals, International Journal of Scientific & Engineering Research, 5(4), 845-857.
Meyer, D. and Wien, F.T., 2012, Support vector machines, The Interface to libsvm in package e1071, 1-8.
Moustra, M., Avraamides, M. and Christodoulou, C., 2011, Artificial neural networks for earthquake prediction using time series magnitude data or seismic electric signals, Expert Systems with Applications, 38(12), 15032-15039.
Reyes, J., Esteban, A. M. and Alvarez, F. M., 2013, Neural networks to predict earthquakes in Chile, Applied Soft Computing, 13(2), 1314-1328.
Shahrabi, M., 2014, Creation of an expert system to estimate the product sale based on fuzzy logic, International Journal of Modern Computer Science and Engineering, 3(1), 1-8.
Sikder, I. U. and Munakata, T., 2009, Application of rough set and decision tree for characterization of premonitory factors of low seismic activity, Expert Systems with Applications, 36(1), 102-110.
Tertyshnikov, A. V., Skripachev, V. O. and Chemyavskii, G. V., 2009, Variations in deceleration of space vehicles in the upper ionosphere before strong earthquake, Doklady Earth Sciences, 424(1), 180-184.
Tezcan, J. and Cheng, Q., 2012, Support vector regression for estimating earthquake response spectra, Bulletine of Earthquake Engineering, 10(4), 1205-1219.
Tonooka, H., Palluconi, F. D., Hook, S. J. and Matsunaga, T., 2005, Vicarious calibration of ASTER thermal infrared bands, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 43(12), 2733-2746.
Torkar, D., Zmazek, B., Vaupotic, J. and Kobal, L., 2010, Application of artificial neural networks in simulating radon levels in soil gas, Chemical Geology, 270(1-4), 1-8.
Tronin, A. A., 2010, Satellite remote sensing in seismology, A review, Remote Sensing, 2(1), 124-150.
UCI., 2015, Machine learning respository: Https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/seismicbumps.
Vapnik, V., 1995, The nature of statistical learning theory, Springer Verlag
Wang, S., 1997, Neural networks in generalizing expert knowledge, Computers and Industrial Engineering, 32(1), 67-76.
Wright, T. J., 2002, Remote monitoring of the earthquake cycle using satellite radar interferometry, Philosophical Transaction of the Royal Society A, Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 360(1801), 2873-2888.
Zoback, M. L., Geist, E., Pallister, J., Hill, D. P., Young, S. and McCausland, W., 2013, Advances in natural hazard science and assessment, 1963-2013, the impact of the geological sciences on society, Geological Society of America Special Paper, 501, 81-154.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,551 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,275 |