基于长短期记忆网络的地热数据预测——以毛垭温泉泉水温度数据为例

作者：刘海军; 刘迅源

来源：防灾科技学院学报, 2020, 22(02): 39-45.

• 时间序列分析
• 长短期记忆网络
• 前兆数据
• 趋势预测

地热异常与地震关系密切。地热数据是典型的时间序列数据,研究其变化规律是检测异常数据的前提。传统的时间序列分析方法主要以线性方法为主,其拟合精度有限。根据地热时间序列数据的特点,论文采用LSTM模型对毛垭温泉泉水温度4年观测数据进行建模,并将实验结果与传统的AR方法、ARMA方法进行了对比。实验结果表明,在毛垭温泉泉水温度数据集上,LSTM方法预测的均方根误差RSME明显小于AR和ARMA方法。论文研究为地震前兆数据预测拓宽了思路。

• 单位
  防灾科技学院