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抽象地震是自然灾害，难以预测并造成了许多重大的经济损失以及毁灭性的生命损失。当前对地震的早期发现可以告知公民即将到来的地震，但这只会给他们有限的时间来应对和撤离受影响地区。我们提出的解决方案结合了卫星和专门的无人机传感器，以收集实时地震数据，并与地震预测的机器学习算法协调。美国地质调查局（USGS）和美国国际发展机构（USAID）以及国家航空航天局（NASA）等机构将对于改善和实施我们建议的解决方案至关重要。我们在地震相/距离预测上研究并使用了先前的工作预测，以预测原始波形数据，然后除了相外预测地震幅度。ML模型分析组件在预测幅度时具有85-90％的成功区分相波类型和0.002损失，导致预测平均在0.4个真实强度的幅度内。生成组件能够在150次训练迭代后创建通常看起来的波形。我们的预测系统的Conops将涉及来自卫星TEC扰动测量，无人机地球仪和地震仪的数据，所有数据都用于预测可能的地震。我们估计该系统五年发展的总成本为9800万美元。我们预计，由于减少基础设施损害，死亡，伤害和灾难反应和恢复的支出，以及提高生产力和经济参与，因此收益会更大。通过AI和ML以及先进的航空技术，我们的研究希望改善地震早期发现并减少地震造成的经济和生命损失。 我们在以前的研究中进行了很大的改进，完全改进了我们的机器学习策略，并扩展了以前忽略的系统领域，包括集成和预算。通过AI和ML以及先进的航空技术，我们的研究希望改善地震早期发现并减少地震造成的经济和生命损失。我们在以前的研究中进行了很大的改进，完全改进了我们的机器学习策略，并扩展了以前忽略的系统领域，包括集成和预算。
通过人工智能改善地震预测...
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