基于支持向量機的水庫誘發地震分析

魏 海，陶開云，王 新，陳丹蕾，廖 敏

(昆明理工大學電力工程學院，云南 昆明 650500)

基于支持向量機的水庫誘發地震分析

魏 海，陶開云，王 新，陳丹蕾，廖 敏

(昆明理工大學電力工程學院，云南 昆明 650500)

將誘發水庫地震的主要因素(巖性、巖體完整性、斷層性質、庫區區域應力狀態、庫區地震活動背景)劃分為11個因子，并進行定量化；再根據每個樣本到所屬類內超平面的距離計算每個樣本點的模糊因子，確定其對分類超平面影響大小；然后建立水庫地震的支持向量機(SVM)和模糊支持向量機(FSVM)模型，并應用于水庫誘發地震等級預測。實例分析表明，兩種模型均可用于水庫誘發地震等級預測，具有預測精度較高、考慮因素全面的特點，相比之下SVM模型預測結果略優于FSVM模型。另外，在應用SVM和FSVM進行分類時，如果樣本離散性較高，則SVM模型優于FSVM模型；相反，如果樣本離散性較低，則FSVM模型優于SVM模型。

水庫誘發地震；支持向量機；定量化；地震等級預測

水庫誘發地震(又簡稱為水庫地震)的發震機理復雜，影響因素眾多[1～2]，如：深部巖體的力學指標，地震發生時地應力的大小、方向，孔隙水的分布等。這些因素很難準確測量，因此給水庫地震分析增加了難度。盡管目前研究人員提出了很多數學-力學模型來分析水庫誘發地震[3～4]，但由于模型的概化、巖體變形的非線性、參數的簡化，導致模型分析結果不理想[5～6]。于是地質類比法[7]、概率論[7～8]、人工神經網絡分析發震的概率[9]等方法又被提出來。地質類比法主要通過分析庫區的水文、地質條件，庫水入滲條件等因素，再結合已有的水庫地震的實例，分析是否發生地震及地震等級，該方法考慮的因素全面，但缺少對力學方面的分析；……