地震前后基准站GPS数据异常检测算法：理论与应用

该篇论文深入探讨了地震前兆异常研究的新领域，即利用基准站全球定位系统（GPS）数据。当前，地震前兆研究主要集中在地壳热流（"热"）和电磁活动（"电"）上，而论文作者突破传统思路，指出震中附近基准站的GPS时间序列坐标数据蕴含着大地震的潜在前兆信息。研究选取了2001年至2010年间美国本土三个具有代表性的地震作为案例，引入了Martingale理论这一金融数学概念，将其应用于GPS数据分析中。 Martingale理论在统计学中是一种概率模型，它有助于处理随机过程中的期望值问题，这在地震预测中可能意味着寻找某种稳定的信号模式或者异常行为。论文作者开发了一种异常提取算法，旨在从这些GPS数据中识别出地震发生前后的异常变化趋势。通过实验，他们验证了这个算法的有效性，它能够捕捉到大地震前后GPS数据中的异常变化，为地震预报提供了一个新的数据源和技术手段。 值得注意的是，这项研究得到了国家自然科学基金青年基金、福建省引导性项目以及福建省自然科学基金的支持。研究团队由李南、孔祥增和林岭三位专家组成，他们分别在数据挖掘、地震异常检测、数据挖掘和人工智能等领域有着丰富的经验和专长。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于将Martingale理论应用于地震预测的新领域——GPS数据，提出了一个能够有效提取地震前兆异常的算法。这对于地震科学研究来说是一个重要的进展，因为它拓宽了我们利用现代技术预测自然灾害的可能性，为地震预警系统的改进提供了科学依据。同时，这也体现了跨学科合作在地震科学研究中的价值，即数学、统计学与地震地质学的交叉应用。