著者

小金山 美賀 長尾 年恭 城和貴

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.42, no.14, pp.124-133, 2001-12-15

被引用文献数

8

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短期地震予知の手法として,近年,VAN 法という観測方法で採取された地電流データから地震前兆シグナルを検出し,短期的な地震予知を行う方法が注目されている.しかし,我が国では,地電流データ中の多くを占める電車ノイズの影響で,地電流データから地震前兆シグナルを検出することが困難になっている.そこで,我々は,ニューラルネットを利用して,地電流データから地震前兆シグナルを自動的に検出し,実用的かつ信頼性の高い短期地震予知を行う研究に着手している.本論文では,その第1 ステップとして,地震前兆シグナルを検出する際に問題となっている電車ノイズを除去するニューラルネットの構築法とその評価について報告する.The method of detecting seismic electric signals (SESs)in telluric current data (TCD) observed by the VAN method has attracted notice recently as a method for short-term earthquake prediction.However,since most of the TCD collected in Japan is affected by train noise,detecting SESs in TCD itself is considered as an extremely arduous job.The goal of this research is to obtain a practicable and reliable method for short-term earthquake prediction by detecting SESs in TCD using neural networks automatically.In this paper,we describe the method of constructing neural networks to reduce train noise from TCD,which is considered as the main problem for the effective use of the VAN method in Japan,and validate the method by experiment.