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資訊內(nèi)容
研究亮點(diǎn)

基于可解釋集成學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)地震烈度預(yù)測(cè)框架

發(fā)布時(shí)間: 2023-07-03 點(diǎn)擊數(shù)量:9488

研究背景:

破壞性地震可能造成嚴(yán)重的工程破壞和人員傷亡。地震烈度代表了對(duì)地面和工程結(jié)構(gòu)的破壞程度。可靠、快速地獲取地震烈度可以為應(yīng)急響應(yīng)和災(zāi)害恢復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。在地震預(yù)警領(lǐng)域,地震烈度已被使用多年。現(xiàn)地地震預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)P波到來(lái)后獲得的信息預(yù)測(cè)地動(dòng)峰值,在破壞性橫波(S波)到來(lái)之前提供預(yù)警;這使得人們、重要設(shè)施和其他物體能夠采取有效措施,防止或減少潛在的損害。針對(duì)不同需求的用戶,地震預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)的地震烈度等級(jí)不斷發(fā)布不同的預(yù)警信息,以減少地震和次生災(zāi)害造成的損失和人員傷亡。因此,有必要對(duì)地震烈度進(jìn)行準(zhǔn)確可靠的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。

研究方法及結(jié)果:

提出了一個(gè)準(zhǔn)確、可靠、高效的地震烈度實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)框架,以解決傳統(tǒng)方法(如Pd)擬合能力不足、機(jī)器學(xué)習(xí)模型中存在不相關(guān)和冗余參數(shù)、以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型因其黑箱狀態(tài)而可信度低等問(wèn)題。預(yù)測(cè)模型的建立是基于K-NET數(shù)據(jù)庫(kù)和集合學(xué)習(xí)。然后,研究了特征參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性,并對(duì)復(fù)雜的模型進(jìn)行了優(yōu)化。此外,本研究通過(guò)使用PDP、ICE和SHAP解釋方法解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型。得到了以下結(jié)論。

1)提出的實(shí)時(shí)地震烈度預(yù)測(cè)框架可以連續(xù)可靠地預(yù)測(cè)地震烈度。該框架通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)、建立和優(yōu)化模型、驗(yàn)證和解釋模型、使用最佳模型進(jìn)行預(yù)測(cè)等四個(gè)步驟,確保了連續(xù)地震烈度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。

2)提出的基于集合學(xué)習(xí)的模型比Pd模型更準(zhǔn)確,而且同樣有效。在時(shí)間窗口為1秒的情況下,測(cè)試集的準(zhǔn)確率可以達(dá)到95.947%,在時(shí)間窗口為2秒后,其準(zhǔn)確率穩(wěn)定在98%以上。相比之下,在3秒的時(shí)間窗口下,xgBoost模型在所有評(píng)價(jià)指標(biāo)上都優(yōu)于Pd模型。此外,每個(gè)樣本的預(yù)測(cè)可以在10-2秒內(nèi)完成,滿足地震預(yù)警的實(shí)時(shí)性要求。

3)消除了冗余和不相關(guān)參數(shù)的模型實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜性的降低和模型效率的提高。采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)定義特征參數(shù)之間的相關(guān)性,并將24個(gè)特征參數(shù)根據(jù)其相關(guān)程度優(yōu)化為14個(gè)特征參數(shù)。這就減少了計(jì)算量,優(yōu)化了模型,同時(shí)保證了模型的準(zhǔn)確性。

4)對(duì)具有最優(yōu)效果的xgBoost模型進(jìn)行了解釋?zhuān)岣吡撕谙淠P偷目尚哦龋⒋_定了對(duì)模型有重大影響的參數(shù),為特征參數(shù)的選擇提供了參考。用PDP、ICE和SHAP方法對(duì)模型進(jìn)行解釋?zhuān)_定參數(shù)的重要程度,同時(shí)確定參數(shù)變化對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。PvUD對(duì)模型影響最大, PvUD和IV23主要是與IaUD正向影響;PvUD和IV23之間的正向影響不顯著。

該成果發(fā)表在國(guó)際期刊《Seismological Research Letters》(Jinjun Hu*, Yitian Ding, Hui Zhang, et al. A Real‐Time Seismic Intensity Prediction Framework Based on Interpretable Ensemble Learning, Seismological Research Letters, doi: 10.1785/0220220167)(IF:3.754,*通訊作者)。


圖1 3秒時(shí)間窗下的預(yù)測(cè)值和觀測(cè)到的地震烈度的比較,時(shí)間表示時(shí)間窗的大小。灰色區(qū)域是正確的預(yù)測(cè)值,藍(lán)色區(qū)域是高估的預(yù)測(cè)值,黃色區(qū)域是低估的預(yù)測(cè)值。綠點(diǎn)表示(a)Pd模型,紅三角表示(b)xgBoost模型。

圖2 震中距和預(yù)警時(shí)間之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)點(diǎn)的顏色代表地震烈度

圖3 (a)基于SHAP值的參數(shù)的全局重要性排名。(b) 不同參數(shù)的SHAP匯總圖,數(shù)據(jù)點(diǎn)的顏色從藍(lán)色(低)到紅色(高)過(guò)渡代表參數(shù)的低值到高值。

圖4 每個(gè)模型對(duì)不同烈度范圍的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)性能。綠色的藍(lán)線和紅線表示CART RF和xgBoost模型的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),黃色的虛線表示觀察到的實(shí)時(shí)烈度,水平紅線表示觀察到的最大烈度。時(shí)間T表示實(shí)時(shí)烈度達(dá)到最大值的時(shí)刻。

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