以隨機森林方法預測地震震度

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姓名

李驊原(HUA-YUAN LI) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

以隨機森林方法預測地震震度
(Earthquake Intensity Prediction Using the Random Forest Method)

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摘要(中)

地震是地球上主要的自然災害之一，當強烈地震發生時，對地震的認知不足及疏於防範，往往會造成嚴重的財產損失及人員傷亡，而臺灣位於環太平洋地震帶上，地震活動頻繁，如何預防地震已經成為不可忽視的重要課題。
本研究中嘗試對地震預警系統進行研究。研究方法為由人工智慧中機器學習領域的理論出發，使用向中央氣象局申購取得及公開下載之桃園(局部)地區地震資料，分別以隨機森林回歸與分類模型，利用取得之歷史性地震資料進行訓練及分析，擷取地震初始之加速度訊號，以對當次地震最大地動加速度(PGA)及震級進行預測，並探討不同地震地震波(P波)特徵組合及加入虛擬數據對預測結果的影響。最終目標為迅速估算當次地震震度後，系統可以決定使否需要發出地震預警警報，使收到警報的居民可以迅速逃生。

關鍵字：地震震度預測、機器學習、隨機森林、地震P波擷取

摘要(英)

Earthquakes are one of the major natural disasters on earth. When strong earthquakes occur, insufficient awareness of earthquakes and neglect of precautions often result in serious property losses and casualties. Taiwan is located in the Pacific Rim Seismic Belt, and seismic activity is Frequently, how to prevent earthquakes has become an important issue that cannot be ignored.
This study attempts to build an earthquake early warning system. using seismic acceleration data in the Taoyuan (local) area obtained from the Central Meteorological Administration and publicly downloaded based on the theory of machine learning in artificial intelligence. The specific methods used in this thesis are random forest regression and classification models. These models capture the initial acceleration signals of the earthquake to predict the maximum ground acceleration (PGA) and magnitude of the current earthquake. This study also explores the influence of choosing different combinations of earthquake seismic wave (P wave) characteristics and adding virtual data for predicting the results.

關鍵字(中)

★ 地震震度預測
★ 機器學習
★ 隨機森林
★ 地震P波擷取

關鍵字(英)

★ earthquake magnitude prediction
★ machine learning
★ random forest
★ earthquake P-wave extraction

論文目次

摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 ix
表目錄 xiv
第一章緒論 1
1.1 研究背景與目的 1
1.2 地震預測簡介 2
1.2.1 地震現象介紹 2
1.2.2 震度分級標準 2
1.2.3 預測原理說明 3
1.3 文獻回顧 4
1.3.1 地震P波偵測方法之相關文獻 5
1.3.2 地震預警開發之相關文獻 6
第二章機器學習基本理論 10
2.1 資料收集 10
2.2 資料前處理(Data pre-processing) 10
2.2.1 缺失值(Missing Value) 11
2.2.2 離群值(Outliers) 11
2.2.3 特徵縮放 12
2.3機器學習模型 12
2.3.1 決策樹(Decision Tree) 12
2.3.2 隨機森林(Random Forest) 16
2.3.3 深度神經網路(Deep Neural Networks，DNN) 18
2.4 訓練方式 20
2.4.1 監督式學習(Supervised Learning) 21
2.4.2 非監督式學習(Unsupervised Learning) 21
2.4.3 半監督式學習(Semisupervised Learning) 21
2.4.4 強化學習(Reinforcement Learning) 22
2.5 結果分析 22
2.5.1 過擬合(Overfitting) 23
2.5.2 特徵重要性 23
2.5.3 數據不平衡 24
2.6 超參數設定 26
2.6.1 網格搜索(Grid Search) 26
第三章研究方法 27
3.1 地震資料選用 27
3.1.1 STA/LTA地震偵測方法 28
3.1.2 購買之地震資料一 30
3.1.3 購買之地震資料二 31
3.1.4 加入生成之虛擬地震資料 32
3.2 特徵提取及選用 34
3.2.1 特徵值A組(統計特徵)之計算公式 35
3.2.2 特徵值B組(能量特徵)之計算公式 40
3.2.3 合併後的特徵值C組 44
3.3 模型選用 44
3.3.1 隨機森林之超參數 45
3.3.2 輸入(Input)與輸出(Output) 46
3.4 模型訓練 46
3.4.1 三分留出法(Three-way Holdout Method) 47
3.4.2 交叉驗證(Cross-validation) 47
3.5 超參數調整 49
3.6 模型評估 51
3.6.1 回歸指標 52
3.6.2 分類指標 54
第四章不同撿拾P波方式之實測設定值與影響 55
4.1 自動撿拾P波之設定值與比較 55
4.2 人工撿拾與自動撿拾P波之成效比較 58
4.2.1 人工撿拾P波之回歸型預測結果 59
4.2.2 人工撿拾P波之分類型預測結果 66
4.2.3 自動撿拾P波之回歸型預測結果 70
4.2.4 自動撿拾P波之分類型預測結果 77
4.2.5 人工拾取與自動撿拾P波之結果探討 81
第五章基於自動撿拾P波之實測分析與討論 84
5.1 各特徵組合之成效比較 84
5.1.1 特徵值A組(統計特徵)之回歸型預測結果 85
5.1.2 特徵值A組(統計特徵)之分類型預測結果 92
5.1.3 特徵值B組(能量特徵)之回歸型預測結果 96
5.1.4 特徵值B組(能量特徵)之分類型預測結果 103
5.1.5 特徵值C組(同時採用統計與能量特徵)之回歸型預測結果 107
5.1.6 特徵值C組(同時採用統計與能量特徵)之分類型預測結果 115
5.1.7 各特徵組合之結果探討 120
5.2 加入虛擬數據之成效比較 122
5.2.1 加入虛擬數據之回歸型預測結果 123
5.2.2 加入虛擬數據之結果討論 130
5.3 將輸出取對數與取次方之成效比較 132
5.3.1 將輸出取對數之回歸型預測結果 133
5.3.2 將輸出取二次方之回歸型預測結果 141
5.3.3 將輸出取對數與二次方之結果探討 149
第六章結論與未來展望 152
6.1 結論 152
6.2 未來展望 153
參考文獻 155

參考文獻

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指導教授

黃以玫(Yi-Mei Huang)

審核日期

2024-8-16

推文