基于智能手机 ＭＥＭＳ 的地震早期预警决策方法研究

地震早期预警系统（Earthquake Early Warning, EEW）能够在震后数秒内快速估计地震影响，并通告可能受影响的区域，可以有效避免人员伤亡和财产损失。然而，传统地震早期预警系统需要耗费大量资金建设高密度地震台网。近些年，随着智能手机的普及，基于智能手机的地震早期预警（Smartphones-based earthquake early warning, SEEW）研究受到广泛关注。SEEW系统的误警率和漏检率一直是研究的难点，也是影响系统实际应用部署的关键。本文采用深度学习、统计推断等模型构建了一种SEEW决策方法：①通过在LSTM模型中引入注意力机制，建立手机地震信号触发模型；②提出了一种基于时空一致的手机触发比例算子，并建立了基于统计推断的地震判别模型。实验中，通过仿真平台测试了方法性能。结果表明，提出的方法与相关研究方法相比，在极低误警率下，地震成功预警率有显著提升。