نموذج مقترح جديد للتنبؤ بتفاصيل الزلازل باستخدام شبكات Bi-LSTM

يمكن تعريف الزلزال بأنه حدث اهتزازي يحدث عندما تتحرك الصفائح التكتونية للأرض. وقد تنجم عن مثل هذه الأحداث أضرار جسيمة، بما في ذلك الوفيات، والدمار الهيكلي، والآثار الاقتصادية. ورغم المحاولات المتعددة للتنبؤ بهذه الأحداث، إلا أن معظم النماذج اقتصرت على التنبؤ بمناطق معينة فقط. يقدم هذا البحث نموذجين جديدين للتنبؤ بحدوث الزلازل ومواقعها. ومن خلال مراجعة الأدبيات العلمية، وجد أن شبكات الذاكرة القصيرة وطويلة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) مناسبة جدا نظر لخصائصها الفعالة في الاحتفاظ بالذاكرة. تم اختيار أفضل نموذج باستخدام أداة ضبط كيراس (Keras tuner)، والتي سمحت باختيار تجميعات مختلفة من الطبقات الكثيفة (Dense layers) بالإضافة إلى تكوينات BiLSTM. يعتمد النموذج المختار على المؤشرات الزلزالية من كتالوج الزلازل في بنغلاديش للتنبؤ باحتمالية وقوع الزلازل في الشهر القادم. تم دمج آلية الانتباه (Attention mechanism) في إطار عمل BiLSTM لتحسين دقة التنبؤ في نموذج التنبؤ بالحدوث، مما حقق نسبة دقة بلغت 80.1%. كما لم يتم تضمين آلية الانتباه في نموذج التنبؤ بالموقع لأنها لم تكن لتعزز أداء بنية BiLSTM بل كانت ستضيف تعقيدا غير ضروري فحسب. وبدلا من ذلك، تم إنشاء نموذج انحدار باستخدام BiLSTM والطبقات الكثيفة لتقدير المركز السطحي للزلزال (Epicenter) بالنسبة إلى نقطة ثابتة، مما أسفر عن تحقيق جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) بمقدار 1.1830.