波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图月日十月十月九月八月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波模型来研究地震发生前数量特征。主要运用贝叶斯判别分析法进行建模，对已给数据进行先验信息后验信息分析。任务四要将计算程序集结成地震数据分析平台，能够完成其它地震数据分析，并能自动输出前任务重要分析结果。任务五是针对进步研究设想写篇切实可行报告。五模型建立与求解任务分析与解答地震是地壳快速释放能量过程中造成振动，期间会产生地震波种自然现象。地震发生时，最基本现象是地面连续振动，主要是明显晃动。由附件中所给该地区该时期内已发生地震信息，该地区地震发生频率比较高，在年和年都发生过两次，地震发生间隔最少为天。针对题中所给不同指标数据特征，分析其对地震发生敏感度。考虑到数据量大，而且由于数据采集过程中，可能仪器出现故障等不可抗因素造成数据，所以我们首先必须剔除数据中极端异常数据，例如在年数据中，月日雨量为月日水温达到上万甚至几百亿等，像这些数据我们首先就把它们从数据中剔除。只有在数据尽可能真实情况下再来进行数据分析，才能得出数据本质特征。指标异常分析在对附件中数据进行处理修正后，先对各组数据进行分类汇总，计算出各组数据日平均值，月平均值等，再利用软件画出各指标从年至年日均值图，从日均值图来看，在每次地震来之前，电压电磁波幅度电磁波幅度地温水位气温气压水温气氡等指标年变形态基本完好，但也有指标由于受季节性影响，如气温气压等，不能很好地反映该指标数据应震能力。为此，我们引入阶差分方法来刻画每个指标对地震发生影响敏感度。阶差分法是种压制长周期，突出较短周期高通线性滤波器。设原观测值时间序列为，则阶差分时间序列为短临异常往往表现为测值突跳或离散度增大，而差分序列可以突出这类异常，对信息有定放大作用。根据已有专家学者研究结果，结合前面我们对全年日均值图分析，我们发现在题中所给数据中，地震发生前各指标有明显波动异常数据般都在地震前个月左右，为了分析方便以及对比，我们截取了每次地震之前天数据来进行阶差分分析，利用统计软件画出了如下差分时间序列图月日十月十月九月八月年地震前天电压阶差分图图年月日地震前电压阶差分时间序列图月日七月六月五月年地震前天电压阶差分图图年月日地震前电压阶差分时间序列图年月日四月三月二月月年地震前天电压阶差分图图年月日地震前电压阶差分时间序列图月日七月六月五月四月三月二月年地震前天电压阶差分图图年月日地震前电压阶差分时间序列图月日十月十月九月八月年地震前天电压阶差分图图年月日地震前电压阶差分时间序列图从图到图可以看出，年电压变化起伏比较大，快到月份时候电压值也突然增加，表现出了定地震预兆特征年电压变化处于平和状态，只有月初出现了比较大下降趋势，但很快有走向了平缓，对于这种情况，也有可能是发生地震征兆年电压变化比较小，未见显著相关性年和年在地震前电压都出现了比较大变化，而且持续时间个月左右，表现出了临震异常比较明显征兆。月日十月十月九月八月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图月日七月六月五月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图年月日四月三月二月月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图月日七月六月五月四月三月二月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图月日十月十月九月八月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图月日十月十月九月八月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图月日七月六月五月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图年月日四月三月二月月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图月日七月六月五月四月三月二月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波阶差分时间序列图月日十月十月九月八月年地震前天电磁波阶差分图图年月日地震前电磁波把握预报准确发震地点和时间。研究表明短期前兆对地震时间预报是必要，但它性质在许多情况下我们还不清楚。单凭经验企图查明短期前兆出现时间对震级和震中距方面依赖关系看来是不可靠。考虑到强烈地震发生较少，预报工作也就更加艰巨，需要相当长时间，精密技术装备，系统化野外观测和对观测结果反复比较，才有可能事先发出预报。观测应在分布于不同地域许多台站同时进行。而题中给出数据是非常有限，仅仅给出个观测点个指标数据。若有更多地震前兆指标更多数据，我们即可建立更加精确模型，从而能够较精确预测地震发生。再者我们仍无法预报地震发生时间地点震级大小。于是我们研究设想找到更多地震前兆特征指标，并揭示各指标内在联系，然后根据经验和对地震孕育与发生过程认识进行地震预报。今后，不仅应在对各单项观测结果进行分析基础上，进步加强震例总结和地震前兆时空分布特征研究，同时应大力加强有关基础性研究工作，加强各种预报方法研究攻关。参考文献缑亚江，刘东升，何松毅等石泉级地震前天水深井水温短临异常特征高原地震李文英，陈绍绪，张清荣地震短临预报综合指标研究地震董晓娜，段会川基于粗糙集属性约简在地震异常指标识别中应用研究山西地震夏洪瑞，董江伟，邹少峰等常规二次多项式拟合地震数据石油物探董瑞树，染洪流，任国强混合地震模型建立及其科学意义西北地震学报王炜，林命週，赵利飞等地震活动参数约简因子分析方法西北地震学报张昱，李英，李永强等甘肃及邻区数字化气氡观测及其地震前兆监测效能评估地震研究赵静，但琦数学建模与数学实验，北京高等教育出版社，姜启源，谢金星，叶俊数学模型，北京高等教育出版社，附录表年年各项指标月平均值年月电压电磁波幅度电磁波幅度地温水位年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月续表年年各项指标月平均值年月气温气压水温气氡雨量年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月表主成分得分及排名情况第主成分得分第二主成分得分第三主成分得分第四主成分得分第五成分得分综合得分排名模型来研究地震发生前数量特征。主要运用贝叶斯判别分析法进行建模，对已给数据进行先验信息后验信息分析。任务四要将计算程序集结成地震数据分析平台，能够完成其它地震数据分析，并能自动输出前任务重要分析结果。任务五是针对进步研究设想写篇切实可行报告。五模型建立与求解任务分析与解答地震是地壳快速释放能量过程中造成振动，期间会产生地震波种自然现象。地震发生时，最基本现象是地面连续振动，主要是明显晃动。由附件中所给该地区该时期内已发生地震信息，该地区地震发生频率比较高，在年和年都发生过两次，地震发生间隔最少为天。针对题中所给不同指题目基于多元统计模型地震数据分析与处理摘要本文研究了地震数据处理与分析问题。地震发生是个极其复杂过程，存在大量不确定因素与不确定信息，给地震预测带来诸多困难。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数据规律，并用贝叶斯判别分析方法对地震样本数据进行学习验证及预测，取得了较好效果。针对任务，我们从原始数据中计算出各项指标日均值，绘制出各指标分年度时间序列图，同时利用阶差分法分析了这些指标对地震影响情况见正文表，得到了较好结果。针对任务二，我们选取了附件数据中十个指标进行主成分分析，为了消除各指标量纲不统，我们使用了相关系数矩阵。根据主成分分析，最终确定了个主成分作为反应地震异常综合指标，发现电磁波气温气压等因素异常与地震发生有密切关系。针对任务三，我们使用了多元统计模型中贝叶斯判别分析法，假定样本数据只来源于两个总体，即地震前兆数据总体和正常数据总体。考虑到地震前兆样本数据均表现出显著起伏波动特征，因此我们选取了标准差作为判别变量。在地震前兆数据总体中抽取组，在正常数据总体中抽取组作为学习和检验样本进行贝叶斯判别分析，判对比率为，并对年上半年地震数据进行分析，发现里面包含地震前兆特征，后验概率接近于。任务四中，我们阐述了对地震数据分析处理步骤，并且指出了地震数据分析平台建立作用与意义。平台中包含数据处理程序已在附件中给出。针对任务五，我们提出了些可行性设想，如观测站应在分布于不同地域许多台站同时进行以提供更多数据，加强震例总结和地震前兆时空分布特征研究等。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参赛密码由组委会填写问题重述背景分析地震是地壳快速释放能量过程中造成振动。虽然预测地震是世界性难题，但迄今科学界普遍认为，有可能反映地震前兆特征指标可能不少于个。已经有专业仪器在多个定点实时按秒记录这些指标数据，期望通过对记录数据分析研究找到地震前兆特征。现已采集到地年月日至年月日按小时观测多个指标数据，和该地区该时期内已发生地震时刻经纬度震级及震源深度数据。这些数据中隐藏着地震发生前兆特征。科学地截取这些数据有用片段，对数据进行合理地预处理，用数学方法揭示地震前兆数据特征，是项很有意义研究工作。题给数据中这多个指标，究竟哪些与地震发生有关，有何种关系，是单关系还是复合关系除这多个指标外还有哪些因素及含题给指标在内哪些指标哪种数学模型更能反映地震前兆特征等等，人们迄今仍不很清楚，需要进行深入地研究。地震数据观测是持续进行，随着时间推移数据规模会不断扩大。从中挖掘地震前兆特