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针对地震诱发因素的多样性和难预测性，采用了支持向量机回归算法（Support Vecfor Regressive，SVR），同时考虑多种因素，构建仿真模型，对震级进行了准确的预测。对比分析SVR和BP神经网络预测结果，证明了SVR预测结果速度更快、更准确、精确度更高。
基于SVR算法与BP神经网络的地震预测对比研究
【摘 要】
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针对地震诱发因素的多样性和难预测性，采用了支持向量机回归算法（Support Vecfor Regressive，SVR），同时考虑多种因素，构建仿真模型，对震级进行了准确的预测。对比分析SVR和BP神经网
【机 构】
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西安建筑科技大学土木工程学院
【出 处】
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长江大学学报(自然科学版)理工卷
【发表日期】
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2009年1期
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