CN113326982A - 基于rbf神经网络地震预警分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于RBF神经网络地震预警分析系统，包括RBF神经网络传感器、数据预处理模块、训练模块，计算分析模块、识别模块、地震评估模块、通信传输模块、电源模块；所述RBF神经网络传感器通过数据预处理模块将地震信息传输至训练模块，该训练模块将训练信息传输至该计算分析模块，该计算分析模块通过识别模块将信息传输至该地震评估模块；所述地震评估模块通过通信传输模块将数据信息传输。本发明在于提供一种基于神经网络的地震预测系统。通过计算分析地震的数据，对地震信息能够准确及时预警的一种基于RBF神经网络地震预警分析系统。
Description
技术领域
本发明涉及地震预警技术领域，尤其涉及一种基于RBF神经网络地震预警分析系统。
背景技术
地震孕育的机理方面，比较被广泛接受的是基于板块运动在边界处的挤压而导致的地壳或岩石圈块体内由于应力积累到一定程度时突然快速释放的过程。
地震监测是通过扑捉前兆现象给出预测，前兆现象如应力变化、电磁场以及电磁辐射变化、地声、地温、地下流体变化等。针对各种前兆现象捕捉的研究不仅在理论上，还是监测仪器上都进行了广泛了的讨论和研究。
据统计，地球上每年发生约500多万次地震，其中能对人类造成严重危害的地震大约有10多次，但每次特大地震总会带来严重的经济损害、人员伤亡，给人们的心理带来严重的负担。
现在的科技水平无法准确的预知地震到来，因此急需一种新型的地震预测装置。
中国专利申请号为：201911154874.1，申请日是:2019年11月22日，公开日是：2020年02月11日，专利名称为：基于循环神经网络的地震破坏力预测装置及方法，该发明提供一种基于循环神经网络的地震破坏力预测装置及方法，其中，装置包括：传感模块用于获取目标对象的信息，计算分析模块用于为分析提供资源(算力)支持，通信模块提供信息传输能力，显示模块提供结果展示平台；通过传感模块获取目标对象的地震动数据信息，利用计算分析模块对所述地震动数据信息进行读取和预处理，通过神经网络预测模型对预处理后的地震动数据信息进行分析，生成地震破坏力预测结果，通信模块将所述地震破坏力预测结果发送至预设接收端，显示模块将所述地震破坏力预测结果进行可视化转换，并通过电子显示屏进行显示。由此，能够准确、实时的预测目标对象遭遇地震时的破坏情况，对疏散组织、地震预警等工作具有重要意义。
上述专利文献公开了一种基于循环神经网络的地震破坏力预测装置，但是该预警装置预警信息不够准确，预警功能不够全面，不能满足地震信息预警的需要。
发明内容
有鉴于此，本发明在于提供一种基于神经网络的地震预测系统。通过计算分析地震的数据，对地震信息能够准确及时预警的一种基于RBF神经网络地震预警分析系统。
为了实现本发明目的，可以采取以下技术方案：
一种基于RBF神经网络地震预警分析系统，包括RBF神经网络传感器、数据预处理模块、训练模块，计算分析模块、识别模块、地震评估模块、通信传输模块、电源模块；
所述RBF神经网络传感器，用于通过RBF神经网络采集地震信息状况数据；所述数据预处理模块，用于对采集数据预先处理；所述训练模块，用于对采集地震信息进行训练，所述计算分析模块，用于将地震信息计算分析处理；识别模块，用于对地震信息进行识别；所述地震评估模块，用于评估地震信息；所述通信传输模块，用于传输地震评估信息；所述电源模块，用于对计算分析模块提供电源；
所述RBF神经网络传感器通过数据预处理模块将地震信息传输至训练模块，该训练模块将训练信息传输至该计算分析模块，该计算分析模块通过识别模块将信息传输至该地震评估模块；所述地震评估模块通过通信传输模块将数据信息传输。
所述计算分析模块为型号是MSC-96的单片机。
所述计算分析模块包括数据校正模块，该数据校正模块用于对地震信息进行校正。
所述地震评估模块包括地震灾害预测模块，该地震灾害预测模块用于预测地震灾害信息。
所述地震灾害预测模块包括建筑物损失预测模块，用于地震对建筑物造成损失预测。
所地震灾害预测模块包括人口损失预测模块，用于地震对人口造成损失预测。
所述地震灾害预测模块包括财产损失预测模块，用于地震对财产造成损失预测。
所述地震灾害模块包括数据存储模块，用于存储地震灾害预测信息。
所述地震评估模块包括救援模块，该救援模块用于发出救援信息。
所述电源模块包括应急电源模块或充电管理模块。
本发明提供的技术方案的有益效果是:1)本发明通过RBF神经网络传感器采集地震信息进行计算分析并对地震信息及时准确预警，使地震预警分析更加准确，更加规范，使地震预警长期稳定、可靠；2)本发明通过多种地震预警分析处理，预警地震信息更加方便快捷，功能多样，操作简便；3)本发明通过数据分析处理使地震预警提高了技术等级，达到了地震预警环保的效果。
附图说明
图1为本发明实施例基于RBF神经网络地震预警分析系统方框图；
图2为本发明实施例基于RBF神经网络地震预警分析系统地震灾害预测模块方框图。
具体实施方式
下面结合附图及本发明的实施例对发明作进一步详细的说明。
实施例1
参看图1，一种基于RBF神经网络地震预警分析系统，包括RBF神经网络传感器1、数据预处理模块2、训练模块3，计算分析模块4、识别模块5、地震评估模块6、通信传输模块7、电源模块10；
所述RBF神经网络传感器1，用于通过RBF神经网络采集地震信息状况数据；所述数据预处理模块2，用于对采集数据预先处理；所述训练模块3，用于对采集地震信息进行训练，所述计算分析模块4，用于将地震信息计算分析处理；识别模块5，用于对地震信息进行识别；所述地震评估模块6，用于评估地震信息；所述通信传输模块7，用于传输地震评估信息；所述电源模块10，用于对计算分析模块提供电源；
所述RBF神经网络传感器1通过数据预处理模块2将地震信息传输至训练模块3，该训练模块3将训练信息传输至该计算分析模块4，该计算分析模块4通过识别模块5将信息传输至该地震评估模块6；所述地震评估模块6通过通信传输模块7将数据信息传输。
优选地，所述计算分析模块为型号是MSC-96的单片机。
本实施例，所述RBF神经网络传感器1采集有效地地震信息，该RBF神经网络传感器1采集地震信息准确及时，并且能有效对地震信息进行网络神经分析；
采集的地震信息通过该数据预处理模块2进行预处理，然后将该预处理的信息通过该训练模块3传输至所述计算分析模块4对地震信息进行分析处理；所述计算分析模块4可以对地震信息进行计算分析得出地震相关信息；
该计算分析模块4将该地震信息分析处理后通过识别模块5进行识别；所述识别模块5用于识别该地震信息有效性，对于该无效的地震信息将预于排除；所述识别模块5将识别到地震信息后传输至该地震评估模块6，通过该地震评估模块6进一步地地震信息破坏了进行评估；然后通过该通信传输模块7进行传输。
本实施例中，所述通信传输模块7包括无线传输方式和有线传输方式。
本实施例，所述通信传输模块7通过无线传输方式经过云端服务器81可以将地震信息传输至数据接收平台/地震预警系统9，该数据接收平台/地震预警系统9对于地震信息做出及时处理并且预警。
本实施例中，进一步，优选地，所述通信传输模块7通过有线传输方式经过服务器82可以将地震信息传输至数据接收平台/地震预警系统9，该数据接收平台/地震预警系统9对于地震信息做出及时处理并且预警。
本实施例，优选地，所述计算分析模块4包括数据校正模块41，该数据校正模块41用于对地震信息进行校正。
所述数据校正模块41可以对所述计算分析模块4分析处理的地震信息作出有效地校正，使该计算分析模块4分析处理信息更加准确。
本实施例，优选地，所述电源模块10包括应急电源模块102或充电管理模块101。
所述应急电源模块102在紧急情况下可以对该计算分析模块4保持48小时的紧急电源供给。
所述充电管理模块101可以对该计算分析模块4提供不间断电源供给，保证了本发明系统不间断运行。
实施例2
参看图2，与上述实施例的不同之处在于，本实施例中，本实施例，优选地，所述地震评估模块6包括救援模块62，该救援模块62用于发出救援信息。
当该地震评估模块6对地震信息作出评估后通过该救援模块62发出救援信息，可以对地震灾害及时施救，减少地震灾害造成损失。
本实施例，优选地，所述地震评估模块6包括地震灾害预测模块61，该地震灾害预测模块61用于预测地震灾害信息。
所述地震评估模块6通过RS232或RS485接口与将分析处理后的地震评估信息传输至地震灾害预测模块61。
所述地震灾害预测模块61通过地震评估模块6控制可以对地震灾害预测进行准确地预测，并将该地震灾害预测信息通过通信传输模块7传输至数据接收平台/地震预警系统9进行有效预警。
本实施例中，优选地，所述地震灾害预测模块61包括建筑物损失预测模块611，该模块用于地震对建筑物造成损失预测。
本实施，所述建筑物损失预测模块611通过所述地震评估模块6对地震中的建筑物损失信息进行评估处理，做出评估结果，再通过通信传输模块7将该监测的地震电磁信息传输至数据接收平台/地震预警系统9。
本实施例中，优选地，所地震灾害预测模块61包括人口损失预测模块612，该模块用于地震对人口造成损失预测。
本实施，所述人口损失预测模块612通过所述地震评估模块6对地震中的人口损失信息进行评估处理，做出评估结果，再通过通信传输模块7将该监测的地震电磁信息传输至数据接收平台/地震预警系统9。
本实施例中，优选地，所述地震灾害预测模块61包括财产损失预测模块613，该模块用于地震对财产造成损失预测。
本实施，所述财产损失预测模块613通过所述地震评估模块6对地震中的财产损失信息进行评估处理，做出评估结果，再通过通信传输模块7将该监测的地震电磁信息传输至数据接收平台/地震预警系统9。
本实施例中，优选地，所述地震灾害预测模块6还包括显示模块614，该显示模块614用于显示地震灾害预测信息。
本实施例中，优选地，所述地震灾害预测模块61包括数据存储模块615，该数据存储模块用于对监测信息保存。以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：包括RBF神经网络传感器、数据预处理模块、训练模块，计算分析模块、识别模块、地震评估模块、通信传输模块、电源模块；
所述RBF神经网络传感器，用于通过RBF神经网络采集地震信息状况数据；所述数据预处理模块，用于对采集数据预先处理；所述训练模块，用于对采集地震信息进行训练，所述计算分析模块，用于将地震信息计算分析处理；识别模块，用于对地震信息进行识别；所述地震评估模块，用于评估地震信息；所述通信传输模块，用于传输地震评估信息；所述电源模块，用于对计算分析模块提供电源；
所述RBF神经网络传感器通过数据预处理模块将地震信息传输至训练模块，该训练模块将训练信息传输至该计算分析模块，该计算分析模块通过识别模块将信息传输至该地震评估模块；所述地震评估模块通过通信传输模块将数据信息传输。
2.根据权利要求1所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所述计算分析模块为型号是MSC-96的单片机。
3.根据权利要求2所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所述计算分析模块包括数据校正模块，该数据校正模块用于对地震信息进行校正。
4.根据权利要求1所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所述地震评估模块包括地震灾害预测模块，该地震灾害预测模块用于预测地震灾害信息。
5.根据权利要求4所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所述地震灾害预测模块包括建筑物损失预测模块，用于地震对建筑物造成损失预测。
6.根据权利要求5所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所地震灾害预测模块包括人口损失预测模块，用于地震对人口造成损失预测。
7.根据权利要求6所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所述地震灾害预测模块包括财产损失预测模块，用于地震对财产造成损失预测。
8.根据权利要求7所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所述地震灾害模块包括数据存储模块，用于存储地震灾害预测信息。
9.根据权利要求1所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所述地震评估模块包括救援模块，该救援模块用于发出救援信息。
10.根据权利要求1所述基于RBF神经网络地震预警分析系统，其特征在于：所述电源模块包括应急电源模块或充电管理模块。
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