כתבה
arXiv cs.LG ·
שיפור ניבוי תקופתי-מקומי של רעידות אדמה: תכונות סטטיסטיות סייסמיות ו-VQ-VAE
Using Seismic Statistical Features and VQ-VAE to Improve Spatiotemporal Seismicity Predictability
במאמר זה, נציגים שיפור ניבוי תקופתי-מקומי של רעידות אדמה, על ידי שילוב של תכונות סטטיסטיות סייסמיות ו-VQ-VAE. המאמר נכתב על ידי צוות של חוקרים, ופורסם ב-arXiv.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2606.10069v4 Announce Type: replace Abstract: In this paper we build upon a previous study in which we demonstrated, using XGBoost and earthquake catalogue data from Japan and Chile, that a set of 60 seismic statistical features (SSFs) had much greater predictive value than a set of 428 generic time series features from the tsfresh package. We here extend this previous work in two key ways, focusing on data from Japan as a large dataset is necessary in order to allow for the training of a deep learning (autoencoder) model. First, we move from whole-region prediction (considering, for each candidate event, the likelihood of an event M $\geq$ 5.0 anywhere in the region in the next 15 days) to localised predictions in which both the region of feature computation and the region of predic
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית