【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地震目录数据预测领域，尤其涉及一种基于时间lightgbm模型的震级时间序列预测方法。
技术介绍
1、地震目录数据是一种记录地震事件的数据集合，通常包含地震的时间、地点、震级、深度以及可能的破坏程度等多个参数信息，可以用于分析地震活动的模式和趋势研究，地震预测以及防灾减灾等领域。在地震目录数据的预测领域，目前国内主要集中在单一模型的应用和特征工程的优化上。常见的方法包括传统的统计模型，物理模型以及支持向量回归模型等。这些方法在一定程度上能够从大量的地震目录数据中学习地震发生的规律，并进行预测，但是存在一些缺陷，主要表现在处理大规模地震目录数据低效和预测准确性低，直接导致大规模数据分析不准确和预测效率低下的问题。
2、lightgbm是一种基于梯度提升机的机器学习模型，用于处理和预测结构化数据。lightgbm模型可以学习结构化数据中多个特征之间的复杂关系，并根据历史数据预测未来的数据。因此，可将lightgbm模型应用于在地震目录数据的震级预测中，以期解决上述技术问题。
技术实现思路
1、为克服现有技术的缺点和不足，本专利技术的目的在于提供一种基于时间lightgbm模型的震级时间序列预测方法。
2、本专利技术是这样实现的，本专利技术公开了一种基于时间lightgbm模型的震级时间序列预测方法，该方法包括以下步骤：
3、s1、对数据进行预处理；
4、s2、从地震目录数据中选择最相关和最重要的特征；
5、s3、
6、s4、在预测地震目录数据震级特征时，通过加载已经训练好的lightgbm模型进行预测操作；
7、s5、在不断迭代的过程中，通过不断调整和优化模型，来改进地震目录数据的推理结果；
8、s6、根据已有的大量地震目录数据，分析地震震级预测结果，并绘制预测未来震级相关曲线图。
9、优选地，所述步骤s1包括以下步骤：
10、s11、对地震目录数据进行质量检查；
11、s12、在进行时间序列分析之前，需要确保时间戳的正确解析和处理；在地震目录中，可能存在重复的记录，需要对重复数据进行去重操作，保留唯一的地震事件记录，并删除重复的数据；对数据进行缩放或标准化，以保证特征数据具有相似的尺度或分布，使用minmaxscaler对数据进行特征缩放，将数据的值限定在0到1的范围内，然后从归一化后的数据中提取输入特征和目标值；
12、s13、对地震目录中的数据进行异常值处理。
13、优选地，在步骤s2中，所述最相关和最重要的特征包括有时空属性、频率分布以及震级特征。
14、优选地，在步骤s4中，所述lightgbm模型的gpu并行加速计算通过利用gpu的并行计算能力来加速模型训练和预测过程。
15、本专利技术克服现有技术的不足，提供一种基于时间lightgbm模型的震级时间序列预测方法，本专利技术通过时间信息作为主要的数据分析和基于梯度的决策树来构建强大的预测lightgbm模型，提高快速训练和高效预测效率，实现对地震目录数据震级时间序列的准确且可解释性预测。本专利技术方法具有以下优势：(1)基于时间：表示该方法利用时间信息作为主要的分析和预测依据，在震级时间序列预测中，时间序列的顺序和间隔是非常重要的，为准确预测奠定了基础；(2)lightgbm模型：lightgbm是一种基于梯度提升决策树的机器学习模型，使用基于梯度的决策树来构建强大的预测模型，并具有快速训练和高效预测的特点；在处理地震目录结构化数据同时，可提供有关未来震级变化的预测结果；(3)震级时间序列：地震事件的震级随着时间的变化所形成的一系列数据，不仅描述了地震事件强度，而且用于分析震级的趋势、周期性以及可能的未来变化。
16、相比于现有技术的缺点和不足，本专利技术具有以下有益效果：
17、(1)本专利技术利用时间序列数据和lightgbm模型来进行高效预测，不仅拟合速度迅速，并且具有优化的算法和数据结构，使得预测结果可以在更短的时间内得出，提高了预测效率。
18、(2)本专利技术通过利用lightgbm模型对震级时间序列进行建模，充分利用了时间属性的特征进行预测，可以帮助决策者更好地理解和应对地震风险评估和未来震级趋势等问题。
19、(3)本专利技术适用于需要震级预测的地震目录数据预测任务，同时也有很好的扩展性，可以根据需要进行相应的扩展和优化。
20、(4)本专利技术适应于不同规模和类型的数据集，满足各种应用场景的需求，对于应用地震目录数据震级的预测具有很重要的意义，为相关领域的研究和应用提供更可靠的结果和决策支持。
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1.一种基于时间LightGBM模型的震级时间序列预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述最相关和最重要的特征包括有时空属性、频率分布以及震级特征。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S4中，所述LightGBM模型的GPU并行加速计算通过利用GPU的并行计算能力来加速模型训练和预测过程。
【技术特征摘要】
1.一种基于时间lightgbm模型的震级时间序列预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏从信，强娅雄，纳守威，王金冯，王真一，庞海阔，权紫东，苏雅欣，吴桐屹，卓李豪，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：
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