förutsägelserna m:!de av matematiska modeller till mätningar gjorda i fältet. Det slutliga målet för tidsserieanalys kan vara att konstruera en dator Proflam som, utan någon kunskap om det fysiska system från vilket data kommer, kan ta de uppmätta data som ingång och Ge som utgång en I denna studie, en kaotisk analys metod tillämpades på en tidsserie bestående av seismiska händelser inträffade i Grekland. Dynamiken av jordbävningarna tillhör kategorin av dissipativa system, som uppvisar kaotiskt beteende. Se den kaotiska analysen, kortsiktig matematisk modell som beskriver data [SI. Prognosering med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk har utförts. Neurala nätverk, enligt lämpligt Resten av tidningen är organiserad enligt följande: nästa villkor, är kända för att vara universell funktion Avsnitt, beskriver ) grunderna i kaotisk tid approximerare, därför har de undersökts som verktyg serieanalys thelW. I avsnitt 3 föreslås tidsserieprognoser. Här är ett neuralt nätverk metod är intl-oducerad, medan i Avsnitt 4, tränas för att göra kortsiktiga jordbävningsprognoser. Den neurala nätverk arcllitecme används lyfts fram. Nätverksarkitekturen har dikterats av -Avsnitt 5 avslutar Paper. Beräknade karakteristika för själva tidsserien: Preliminära resultat tyder på att detta är ett lovande tillvägagångssätt.
Ref har tillämpat kaotisk analys för en tidsserie bestående av seismiska händelser inträffade iGrekland.
Chaotic analysis of seismic time series and short term forecasting using neural networks
{'venue': "IJCNN'01. International Joint Conference on Neural Networks. Proceedings (Cat. No.01CH37222)", 'journal': "IJCNN'01. International Joint Conference on Neural Networks. Proceedings (Cat. No.01CH37222)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}