地震前兆序列分析：灰色多维时序模型GM(1，N)应用

"该文是2014年发表在测绘科学技术学报的一篇自然科学论文，作者包括朱成林、贾援、陈时军和赵大鹏，主要研究了地震前兆观测序列的灰色多维时序分析方法，利用GM(1，N)模型进行滤波精度迭代反馈以优化建模过程，对异常变化识别有显著效果。" 这篇论文探讨了地震前兆观测序列的分析方法，特别引入了灰色多维时序模型GM(1，N)。这种模型的优势在于能够同时考虑观测序列本身及其相关的因子序列，从而提供更全面的分析视角。在建模过程中，作者采用了滤波精度迭代反馈的方法来解决GM(1，N)模型的维度优化问题。这种方法有助于提高模型的准确性和适应性，确保模型能更好地捕捉到观测序列中的复杂动态。 地震前兆观测序列的分析对于地震预测具有重要意义。通过对这些序列进行滤波分析，可以去除噪声，揭示潜在的规律性变化。在实际应用中，GM(1，N)模型被证明在识别观测序列中的异常变化方面有显著效果。这可能包括地壳应力、地电、地磁等前兆指标的异常波动，这些异常可能是地震即将发生的信号。 灰色系统理论是处理不完全信息或部分已知数据的一种统计分析方法，它通过构建模型来揭示隐藏在数据中的模式。在地震研究领域，灰色模型的应用可以帮助科学家从大量的观测数据中提取出有用的信息，为地震预警提供科学依据。 论文的关键词包括地震前兆、观测序列、灰色模型和多维时序分析，表明研究的重点在于利用灰色系统理论处理多维度的时间序列数据，以提升地震前兆识别的准确性。文章的中图分类号P228归属地球物理学范畴，文献标识码A表示这是一篇原创性的科研论文，而DOI编码则为该论文提供了全球唯一的数字对象标识符，便于后续引用和检索。 这篇论文为地震前兆的分析提供了新的方法和技术，对于地震预测和防灾减灾工作具有一定的理论与实践价值。通过灰色多维时序模型GM(1，N)，科学家可以更有效地监测和分析地震前兆数据，为地震预警系统的建立和完善提供有力支持。