一种基于断裂带地震智能识别方法

本发明公开了一种基于断裂带地震智能识别方法，先采集地震目录数据，绘制地震活动图像，并利用卷积神经网络提取图像中的深层特征参数和空间分布特征；采用长短时记忆神经网络模型对地震最大震级和时间进行预测；使用随机森林算法预测地震的位置；通过地震位置预测评价指标评估地震预测准确性。本发明采用多种指标评估地震预测可信度，达到了提高地震预测结果可靠性的技术效果。并且相比于传统的基于单一模型的预测方法，长短时记忆网络模型和随机森林在多特征、多样本的情况下展现出优越的回归、分类能力，能够有效过滤低可信度的预测结果。通过引入的双重评估机制，解决现有技术中对地震预测结果判断不精确的问题，提升预测的可信度与稳定性。