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申请/专利权人：成都理工大学

摘要：本发明公开了一种基于地下水氡浓度异常模式的地震预警方法，属于特定计算机模型技术领域，包括设定地下水氡浓度的异常模式；获取各地震台站数年的地下水氡浓度历史数据；基于异常模式和地下水氡浓度历史数据构造数据集D；选取一目标识别网络训练得到地下水氡浓度异常识别模型，用于地震台站的氡气浓度历史数据进行实时监测和预警。本发明提出了地下水氡浓度的异常模式，并基于异常模式去构造数据集、训练目标识别模型，对地震台站的氡气浓度历史数据进行实时监测。该方法可以处理大量的、多维度的氡浓度数据，更好地捕捉潜在、复杂的地震前兆信号，提高了预警的准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于地下水氡浓度异常模式的地震预警方法，其特征在于：包括以下步骤；S1，设定地下水氡浓度的异常模式，包括斜坡形异常模式Ma、钩形异常模式Mb和脉冲形异常模式Mc；Ma中，氡浓度变化依次为连续的初始平稳段Ma1、上升段Ma2、高浓度平稳段Ma3，三个段的2个时间拐点依次为ta1、ta2，其中ta2为Ma中地震发生时间；Mb中，氡浓度变化依次为连续的初始平稳段Mb1、下降段Mb2、低浓度平稳段Mb3、上升段Mb4、高浓度平稳段Mb5，4个时间拐点依次为tb1、tb2、tb3、tb4，其中tb4为Mb中地震发生时间；Mc中，氡浓度变化依次为连续的初始平稳段Mc1、上升段Mc2、高浓度平稳段Mc3、下降段Mc4、第二平稳段Mc5，4个时间拐点tc1、tc2、tc3、tc4，其中tc4为Mc中地震发生时间；S2，获取各地震台站数年的地下水氡浓度历史数据；S3，构造数据集D，包括步骤S31~S34；S31，获取不同地区的若干历史地震数据，所述历史地震数据包括震源位置和地震发生时间；S32，对每个历史地震数据，确定离该震源位置最近的地震台站，从该地震台站中的地下水氡浓度历史数据中，截取地震发生时间前T1天后T2天的数据，构成氡浓度时序数据；S33，分析氡浓度时序数据的地下水氡浓度异常模式；若为Ma，确定ta1、ta2，记录Ma2的持续时长TMa2、及Ma2期间氡浓度变化率kMa2，将TMa2、kMa2和异常模式作为氡气浓度历史数据的标签，将带标签的氡气浓度历史数据构成Ma的一个样本；若为Mb，确定tb1、tb2、tb3、tb4，记录Mb2、Mb3、Mb4的持续时长TMb2、TMb3、TMb4，及Mb2、Mb4期间氡浓度变化率kMb2、kMb4；将TMb2、TMb3、TMb4、kMb2、kMb4和异常模式作为氡气浓度历史数据的标签，将带标签的氡气浓度历史数据构成Mb的一个样本；若为Mc，确定tc1、tc2、tc3、tc4，记录Mc2、Mc3和Mc4的持续时长TMc2、TMc3、TMc4、及Mc2、Mc4期间氡浓度变化率kMc2、kMc4，将TMc2、TMc3、TMc4、kMc2、kMc4和异常模式作为氡气浓度历史数据的标签，将带标签的氡气浓度历史数据构成Mc的一个样本；S34，按步骤S33，依次处理每个氡浓度时序数据，得到数据集D；S4，选取一目标识别网络，以数据集D中氡浓度时序数据为输入，以该输入的标签为期望输出，训练至网络收敛，得到地下水氡浓度异常识别模型；S5，用地下水氡浓度异常识别模型对地震台站的氡气浓度历史数据进行实时监测，若识别到异常，则预警。

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