TY -的A2 Bhattacharya丝薇盟——Rana Anurag AU -古普塔,Gaurav盟——Vaidya Pankaj盟,萨利希瓦利德盟——Basheer沙琪拉盟——Bhatia,该校PY - 2023 DA - 2023/02/02 TI -技术基于Metaheuristics加上自适应Neurofuzzy系统和地震传感器预测地震的SP - 5063981六世- 2023 AB -本研究调查的可行性使用metaheuristic算法结合自适应Neurofuzzy系统来预测地震活动和地震。不同的metaheuristic算法结合一个人工智能(AI)算法。受到地震活动是一种很有前途的因素。新老传感器有很多优势,更让人印象深刻的,一般包括(a)测量值之间的线性关系和真实地面运动(如上所述),(b)的能力来衡量地面运动的三个正交组件在一个单一的单位,(c)对一个非常广泛的频率,和高动态范围(d),它允许的检测非常小的和相当大的震动。接受作为一种自适应的混合模型获得的结果neurofuzzy推理系统与粒子群优化(PSO),遗传算法(GA)和极端机器学习(ELM) (ANFIS-PSO-GA-ELM)实现的。根据数据集,所有方法产生优秀的和现实的预测地震载荷;然而,该方法ANFIS-PSO产生更好的结果。所有的策略表现出很高的可预测性。最后,本研究要求研究者调查三重混合MT算法的性能使用各种混合metaheuristic方法,而不是现有的双混合MT算法。SN - 1687 - 725 - 2023/5063981 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2023/5063981——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER