Cemil Emre Yavas -首席研究员

　　斯泰茨伯勒,Ga。2024年10月25日（GLOBE NEWSWIRE）——Cemil Emre Yavas和他的研究团队通过将先进的机器学习算法集成到地震预测中，在洛杉矶这个高风险地震带的地震预测中取得了惊人的97.97%的准确率。

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　　该团队的开创性研究已发表在该领域的主要期刊之一《自然科学报告》（https://www.nature.com/articles/s41598-024-76483-x）上。本出版物强调了使用机器学习准确预测地震活动方面的重大进展，展示了他们工作的全球相关性和影响。

　　他们的成功也得到了全球的认可，包括联合国的认可，联合国在他们的主要减少灾害风险平台“预防网”（https://www.preventionweb.net/publication/improving-earthquake-prediction-accuracy-los-angeles-machine-learning）上进行了研究。这一认可凸显了这一突破在加强震区公共安全和备灾方面的潜力。

　　专家们认为，这项开创性的研究将改变人们对自然灾害的认识，为灾害风险管理提供一个重要工具，并提高我们准备和减轻地震风险的能力。

　　Cemil Emre Yavas在回顾这一成就时表示：“我们的模型97.97%的准确率标志着对传统方法的重大改进，为挽救生命和减少高风险地区的财产损失提供了关键的见解。”

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　　陈磊教授重申：“这项研究为机器学习在灾害风险管理中的应用打开了新的大门，提供了可以在备灾工作中发挥真正作用的预测工具。”

　　Yiming Ji教授补充说：“像随机森林和神经网络这样的先进机器学习算法的整合使我们在地震预测方面取得了新的突破。”

　　Christopher Kadlec教授评论道：“我们团队的工作不仅突破了地震预测的界限，而且为未来将机器学习应用于其他自然灾害预测模型奠定了基础。这对改善公共安全和应急反应的影响是巨大的。”

　　这一突破无疑将彻底改变我们的备灾方式，特别是在地震预测方面。

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　　此公告附带的照片可在https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/a328a326-52a3-49a9-88e8-ac053c5a257e上获得

　　联系方式：

　　Cemil Emre Yavas

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　　研究铅

　　佐治亚南方大学

　　邮箱：[Email protected]

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