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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利地震前兆预测效能评估与预测参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120539787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511045525.1，技术领域涉及：G01V1/01；该发明授权地震前兆预测效能评估与预测参数优化方法是由陈泓燕;韩鹏;曹伟设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本地震前兆预测效能评估与预测参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种地震前兆预测效能评估与预测参数优化方法，对地震前兆信号和地震目录数据进行预处理，对待优化参数组合进行网格化搜索以生成多个不同的参数组合，采用预设预测策略基于多个不同的参数组合对预处理后数据进行预测，基于各参数组合对应的预测结果和地震目录样本数以及预设的概率分布生成各参数组合对应的Molchan图，基于每个Molchan图中实际预测曲线与置信区间之间的第一面积分数值从多个不同的参数组合中确定最优参数组合。采用本发明可消除地震目录样本数之间差异对地震前兆预测效能评估产生的影响，提高多个参数的优化效率，提高地震前兆预测效能评估结果的统计显著性。

本发明授权地震前兆预测效能评估与预测参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种地震前兆预测效能评估与预测参数优化方法，其特征在于，包括： 对地震前兆信号和地震目录数据进行预处理，并对待优化参数组合进行网格化搜索以生成多个不同的参数组合；其中，所述待优化参数组合中的待优化参数包括震级下限、震中距、震源深度、提前时长和预报窗长，不同参数组合对应的地震目录样本数不同； 采用预设预测策略基于多个不同的参数组合对预处理后数据进行预测，得到各参数组合对应的预测结果；其中，所述预测结果包括预设时段内的地震前兆异常事件发生时间点和或地震事件发生时间点； 基于各参数组合对应的预测结果和地震目录样本数以及预设的概率分布，生成各参数组合对应的Molchan图；其中，所述概率分布表征在不同报警率下预测成功不同地震数目的概率大小，每个Molchan图包括相应的实际预测曲线和置信区间，所述实际预测曲线表征相应参数组合所对应的报警率与成功率之间的第一关系，不同Molchan图所对应置信区间的置信水平相同； 确定每个Molchan图中实际预测曲线与置信区间之间的第一面积分数值，并基于第一面积分数值从多个不同的参数组合中确定最优参数组合； 基于各参数组合对应的预测结果和地震目录样本数以及预设的概率分布，生成各参数组合对应的Molchan图，包括：基于各参数组合对应的预测结果，生成各参数组合对应的实际预测曲线；基于各参数组合对应的地震目录样本数以及所述概率分布，生成各参数组合对应的置信区间；将每个参数组合对应的实际预测曲线和置信区间组成相应的Molchan图，得到各参数组合对应的Molchan图； 确定每个Molchan图中实际预测曲线与置信区间之间的第一面积分数值，包括：确定每个Molchan图中实际预测曲线与横轴之间的第三面积分数值，并确定每个Molchan图中置信区间与横轴之间的第四面积分数值；对于每个Molchan图，将该Molchan图对应的第三面积分数值减去该Molchan图对应的第四面积分数值，得到该Molchan图对应的第一面积分数值。

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