Monte Carlo Aggregating Method for Radon Precursor-Based Earthquake Parameter Prediction in Java, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces a novel method for predicting earthquake parameters using radon as a precursor to address uncertainties and limitations in the dataset.The dataset comprises radon observation data from Yogyakarta, Indonesia, and earthquake records collected from a radon monitoring site and the USGS earthquake database from December 11, 2022, to August 8, 2023.The proposed method was trained on 80% of the dataset, which was utilized to generate a probability distribution for the Monte Carlo process to handle the constraints of limited precursor data.The results from the Monte Carlo simulations were then used to develop a model for predicting earthquake parameters.Experimental results demonstrate that the proposed method performs well within a monitoring station's radius of 300 and 400 km.At 300 km, the method outperforms in predicting magnitude, distance, and time, with RMSE values of 0.48, 60.60 km, and 57.85 hours, respectively.At 400 km, it achieves excellent performance with RMSE values of 0.61, 76.29 km, and 46.69 hours.This study shows that the proposed method outperforms benchmark methods in predicting earthquake parameters using radon gas as an earthquake precursor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».