資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名(英語) | Machine learning predicts earthquakes in the continuum model of a rate-and-state fault and in a meter-scale laboratory experiment (SCG40-05)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 乘杉 玲壽, 金子 善宏, Rouet-Leduc Bertrand |
| 著者(英語) | Reiju Norisugi, Yoshihiro Kaneko, Bertrand Rouet-Leduc |
| 巻 | 2024 |
| 頁 | SCG40-05 |
| 発行年 | 2024 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 英語 (English) |
| キーワード | 地震カタログのネトワーク表現, 機械学習とネットワーク表現による地震の予測, 地震モーメントと地震再来期間の定量化が予測可能性を提供, 1mスケール岩石実験のイベント予測, We developed the network representation of a synthetic earthquake catalog, The trained machine-learning model can predict time remaining before simulated earthquakes, The network representation of seismic moment and event interval provides the predictability, We found that our approach is also applicable to a meter-scale laboratory experiment |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300044249 |