14570.灰色理論在跨斷層場地形變分析中的應用研究

1、論文題目：灰色理論在跨斷層場地形變分析中的應用研究專業(yè)：大地測量學與測量工程碩士生：王寧(簽名)指導教師：楊永崇(簽名)摘要在跨斷層場地形變分析中，形變異常并非全是地殼應力活動的地表反應，形變資料異常變化會受到多種因素的干擾。因此，在進行場地形變分析前必須識別并排除這些干擾因素的影響。單個跨斷層場地觀測值出現的異常與地震的關系常常具有較大的不確定性，這就需要通過一定的方法技術把多場地的數據資料進行綜合處理，使這些群體觀測數據來反映地殼運

2、動。綜上，排除干擾因素影響，建立異常識別模型，將單一場地分析延伸到多場地分析就顯得尤為重要。本文通過對場地水準監(jiān)測數據和干擾因素（氣溫、氣壓、降雨量等）觀測數據的分析，建立了以時間觀測序列相似性為基礎的灰色關聯分析模型，并嘗試探討了一個灰色關聯分析評價模型。文中以窩子灘和大泉口兩個場地監(jiān)測數據為實例進行了灰色關聯分析，其結果與SPSS相關性分析的結果相一致。在形變異常識別方面，本文通過灰色預測GM(11)模型模擬值來識別形變異常。根據新

3、陳代謝GM(11)模型和殘差GM(11)模型建立了一個動態(tài)的異常值識別模型。運用GM(11)模型模擬水準觀測值建立水準觀測基值線，進行單一場地分析。根據觀測值曲線的趨勢性異常和突跳異常來輔助判定地震前兆反應。同時，通過灰色關聯分析法，計算多個場地之間的兩兩點關聯度，并由點關聯度序列生成等值線圖，根據等值線圖來輔助判定地震前兆。通過實例驗證，利用本文提出灰色關聯分析模型與評價模型能夠有效的識別干擾因素；GM(11)模型對監(jiān)測值序列的模擬精

4、度和預測精度都很高，聯合殘差GM(11)模型計算出的異常值判定閾值能有效判定水準監(jiān)測值的突跳異常；同一場地對地震前兆表現出的形變異常具有重復性，單一場地可利用重復性異常表現提高地震前兆判定的準確性；多場地聯合分析很大程度上避免單一場地出現無震異常的情況，但參與聯合分析的場地選取對多場地聯合分析的結果影響比較大。關鍵詞：灰色理論；跨斷層場地；形變分析；異常識別；多場地分析研究類型：應用研究Subject:ResearchonApplica

5、tionofGreyTheyinDefmationAnalysisofCrossfaultSiteSpecialty:GeodesySurveyingEngineeringName:WangNing(Signature)Instruct:YangYongchong(Signature)ABSTRACTDefmationdataanomalyofcrossfaultsitewillbeinfluencedbymanyfacts.There

6、febefethedefmationanalysiswemustexcludetheinfluenceoftheseextraneousfacts.Thesingleacrossfaultsiteabnmaldefmationrelationshipwithearthquakeappearsoftenhaslargeruncertaintieswhichrequireacertainamountoftechnologyintegrati

7、onobservationdatamakethesegroupstoreflectcrustalmovements.InconclusioneliminatetheinterferencefactsestablishanomalymodelextendthesinglesiteanalysistoMultisiteanalysisisparticularlyimptant.Throughthesitelevelingdataconfou

8、ndingfacts(temperaturepressurerainfalletc.)analyzingestablishestheobservationmodelofgreyrelationalanalysisbasedonsequencesimilarityattempttoestablishanevaluationmodelofgreyrelationalanalysis.FWOZitansiteDaQuankousiteesta

9、blishinggreyrelationanalysistheresultsareconsistentwiththeresultsofcrelationanalysisonSPSS.IntermsofdefmationanomalyrecognitionthroughestablishgreyGM(11)modeltoidentifydefmationanomaly.AccdingtometabolizedGM(11)modelresi

10、dualerrGM(11)modelestablishesadynamicoutlier’sidentificationmodelusingadynamicthresholdtodeterminedefmationanomalyvalues.UsingtheGM(11)modeltosimulatetheobservationvalueswecanestablishbasevaluelinewhichtrendanomaliesthes

11、uddenjumpabnmalcanassistdeterminingearthquakeprecursreaction.Atthesametimebygreyrelationalanalysiscalculatingrelationaldegreesofmultiplesiteseachothergeneratecontourmapsaccdingcontourmapstoassistdetermineearthquakeprecur

12、ss.Verifiedbyexamplesgrayrelationalanalysismodelevaluationmodelcaneffectivelyidentifyconfounders.ThesimulateprecisionfecastprecisionofGM(11)modelarehigh.CombinedwithresidualerrGM(11)modelbecalculatedthresholdvaluescaneff