EPBench：用于神经网络短期地震预测的基准数据集
地球物理
2025-07-23 v4
摘要
自本世纪初以来，人工智能和神经网络的显著进步为短期地震预测研究带来了新的变革潜力。然而，目前尚无广泛使用的基准数据集用于该任务。为此，我们构建了一个新的基准数据集（EPBench），据我们所知，这是首个覆盖全球区域尺度的短期地震预测基准数据集。该基准数据集包含 924,472 条地震记录和 2,959 条多模态地震记录，数据来源于全球各地的地震网络。每条记录包括时间、经纬度、震级等基本信息，每条多模态记录额外包含波形和矩张量信息，数据跨越 1970 年至 2021 年。为评估模型在该任务上的性能，我们建立了一系列针对短期地震预测任务的数据划分方案和评估方法。我们还提供了多种工具，帮助未来的研究者根据其地理学理解进行数据划分。本基准数据集包含多种广泛用于时间序列预测的神经网络模型，以及几几个国家当前用于地震预报统计模型。我们希望该基准数据集能引导更多研究者探索解决该任务的新方法，该任务对人类的生存具有重大意义。代码已公开于 https://github.com/CoderZY-X/EPBench
引用
@article{arxiv.2505.15588,
title = {EPBench: A Benchmark for Short-term Earthquake Prediction with Neural Networks},
author = {Zhiyu Xu and Qingliang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.15588},
year = {2025}
}