Resumen

Se introduce un enfoque efectivo para predecir la magnitud de terremotos desencadenados por embalses (RTE), basado en los métodos de máquinas de vectores de soporte (SVM) y máquinas de vectores de soporte difuso (FSVM). Los principales factores de influencia en RTE, incluyendo la litología, integridad de la masa rocosa, características de fallas, estado de estrés tectónico y actividad sísmica de fondo en el área del embalse, se categorizan en 11 parámetros y se cuantifican utilizando el proceso analítico jerárquico (AHP). Se recopilan datos de 100 embalses en China, incluidos los 48 casos bien documentados de RTE, que se utilizan para entrenar y validar los modelos de predicción establecidos con SVM y FSVM, respectivamente. A través de pruebas numéricas, se encuentra que tanto los modelos SVM como FSVM son efectivos en la predicción de la magnitud de RTE con alta precisión, siempre que se recolecten suficientes muestras. Mientras que

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Enfoque; Terremoto desencadenado por embalses; Máquinas de vectores de soporte; Máquinas de vectores de soporte difuso; Litología; Características de falla
• Keywords:Approach; Reservoir-triggered earthquake; Support vector machines; Fuzzy support vector machines; Lithology; Fault features