Prediction of Seismic Intensity Distributions Using Neural Networks

要約

震度分布の予測には、一般的に地震動予測式が用いられます。
しかし、一般的に異常地震分布と呼ばれる地中のプレート構造の影響を受ける地震分布にこの手法を適用することは容易ではありません。
この研究では、ニューラル ネットワークを使用した回帰アプローチと分類アプローチのハイブリッドを提案します。
提案されたモデルは、分布を画像のような 2 次元データとして扱います。
私たちの手法は、震度分布、さらには異常分布まで正確に予測することができます。

要約(オリジナル)

The ground motion prediction equation is commonly used to predict the seismic intensity distribution. However, it is not easy to apply this method to seismic distributions affected by underground plate structures, which are commonly known as abnormal seismic distributions. This study proposes a hybrid of regression and classification approaches using neural networks. The proposed model treats the distributions as 2-dimensional data like an image. Our method can accurately predict seismic intensity distributions, even abnormal distributions.

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