Ứng dụng mạng nơrol trong dự báo độ lớn (Magnitude) động đất khu vực Tây Bắc Việt Nam

 151
33(2)[CĐ], 151-163 Tạp chí CÁC KHOA HỌC VỀ TRÁI ĐẤT 6-2011 
ỨNG DỤNG MẠNG NƠROL TRONG 
DỰ BÁO ĐỘ LỚN (MAGNITUDE) ĐỘNG ĐẤT 
KHU VỰC TÂY BẮC VIỆT NAM 
CAO ĐÌNH TRỌNG1, CAO ĐÌNH TRIỀU2, NGUYỄN ĐỨC VINH3 
E-mail: Caocao_beo@yahoo.com 
1Đại học Tổng hợp hữu nghị các dân tộc, Matxcơva - Liên Bang Nga 
2Viện Vật lý Địa cầu - Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam 
3Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQG Hà Nội 
Ngày nhận bài: 31-3-2011 
1. Mở đầu 
Nghiên cứu đánh giá độ lớn động đất tại một 
vùng có cấu trúc địa chất và đặc điểm hoạt động 
kiến tạo phức tạp như Tây Bắc Việt Nam (TBVN) 
là rất cần thiết (hình 1). 
Hμ Néi
Sμi Gßn
Truong Sa (VN)
Hoang Sa (VN)
§μ N½ng
102.00 104.00 106.00 108.00 110.00 112.00 114.00 116.00
102.00 104.00 106.00 108.00 110.00 112.00 114.00 116.00
8.00
10.00
12.00
14.00
16.00
18.00
20.00
22.00
24.00
8.00
10.00
12.00
14.00
16.00
18.00
20.00
22.00
24.00
CHINA
LAOS
THAILANDS
CAMPODIA
Hai Nam
Island
Khu vùc
 nghiªn cøu
Hình 1. Vị trí khu vực nghiên cứu trong tổng thể lãnh thổ 
Việt Nam 
Đã có khá nhiều công trình công bố đề cập tới 
định hướng này [5-12, 14]. Chẳng hạn, năm 1999 
Cao Đình Triều và Nguyễn Thanh Xuân [10] đã sử 
dụng tài liệu mật độ lineament nhằm dự báo độ lớn 
động đất TBVN. Năm 2008 cũng chính tác giả Cao 
Đình Triều và các đồng nghiệp [12] đã sử dụng đặc 
trưng cấu trúc vỏ Trái Đất trong nghiên cứu dự báo 
độ lớn động đất trên toàn lãnh thổ Việt Nam, trong 
đó bao gồm cả Tây Bắc. Tuy đã có được một số kết 
luận đáng ghi nhận, song nhìn chung phương pháp 
phân tích cũng như tài liệu đầu vào của các nghiên 
cứu trước đây còn đơn giản, vì vậy tính thuyết phục 
của kết quả đạt được chưa cao. 
Hướng nghiên cứu dự báo độ lớn (hay còn gọi 
là cấp độ mạnh - Magnitude động đất bằng mạng 
nơrol (neural network) đang được sử dụng khá rộng 
rãi và đã được chứng minh là có hiệu quả áp dụng 
tại các vùng lãnh thổ khác nhau trên thế giới nhưng 
vẫn chưa được áp dụng tại Việt Nam [1-4, 13, 15]. 
Trong khuôn khổ công trình này các tác giả tiến 
hành áp dụng thử nghiệm mang nơrol trong nghiên 
cứu dự báo độ lớn động đất khu vực TBVN. Diện 
tích nghiên cứu được biểu hiện trong hình 1. Tài 
liệu đầu vào cho tính toán là: (i) Giá trị mật độ 
lineament; (ii) Giá trị Gradient trường trọng lực 
Bouguer; (iii) Gradient dị thường từ khàng không; 
(iv) Gradient dịch chuyển thẳng đứng vỏ Trái Đất 
trong tân kiến tạo; (v) Gradient bề dày vỏ trầm 
tích; (vi) Gradient độ sâu mặt móng kết tinh; và 
(vii) Gradient bề dày vỏ Trái Đất. Các thông số này 
biểu hiện đới xung yếu vỏ Trái Đất và là dấu hiệu 
của đới đứt gãy có nguy cơ phát sinh động đất. Tài 
liệu động đất sử dụng là: danh mục động đất Viện 
Vật lý Địa cầu đến hết năm 2009, có cập nhật số 
liệu quốc tế và số liệu động đất lịch sử [7]. 
 152
2. Khả năng ứng dụng mạng nơrol trong dự báo 
độ lớn động đất 
2.1. Khái niệm về mạng nơrol 
Theo nghĩa sinh học, mạng nơrol là một tập 
hợp các dây thần kinh liên kết chặt chẽ với nhau. 
Ngày nay, thuật ngữ này còn dùng để chỉ mạng 
nơrol nhân tạo (cấu thành từ các nơrol nhân tạo) 
phục vụ việc tính toán và phân tích dữ liệu. Sự ra 
đời của mạng nơrol nhân tạo đã thúc đẩy mạnh mẽ 
phát triển khoa học tính toán và đẩy nhanh tốc độ 
của máy tính. Tính năng của mạng nơrol tuỳ thuộc 
vào cấu trúc của mạng, các trọng số liên kết nơrol 
và quá trình tính toán tại các nơrol đơn lẻ. Thông 
qua mạng nơrol, từ dữ liệu mẫu và quá trình tổng 
quát hoá dựa trên các dữ liệu mẫu học, có thể rút ra 
những quy luật biểu hiện phục vụ đánh giá, nhận 
dạng đặc tính của đối tượng cần nghiên cứu. 
Hình 2 là mô phỏng đơn giản của một mạng 
nơrol nhân tạo. Một nhóm các nơrol được tổ chức 
theo một cách sao cho tất cả chúng đều nhận cùng 
một vector vào X để xử lý tại cùng một thời điểm. 
Hình 2. Mô hình mạng Nơrol 
Việc sản sinh tín hiệu ra của mạng xuất hiện cùng 
một lúc. Vì mỗi nơrol có một tập trọng số khác 
nhau nên có bao nhiêu nơrol sẽ sản sinh bấy nhiêu 
tín hiệu ra khác nhau. Một nhóm các nơrol như vậy 
được gọi là một lớp mạng. Chúng ta có thể kết hợp 
nhiều lớp để tạo ra một mạng phức hợp; lớp nhận 
tín hiệu đầu vào (vector tín hiệu vào X) được gọi là 
lớp vào (input layer). Trên thực tế chúng thực hiện 
như một bộ đệm chứa tín hiệu đầu vào. Các tín 
hiệu đầu ra của mạng được sản sinh từ lớp ra của 
mạng (output layer). Bất kỳ lớp nào nằm giữa hai 
lớp mạng trên được goi là lớp ẩn (hidden layer) và 
nó là thành phần nội tại của mạng và không có tiếp 
xúc nào với môi trường bên ngoài. Số lượng lớp ẩn 
có thể từ 0 đến vài lớp. Mô hình nơrol nhân tạo 
gồm 3 thành phần cơ bản sau [1, 4]: 
- Tập trọng số liên kết đặc trưng cho các khớp 
thần kinh. 
- Bộ cộng (Sum) để thực hiện phép tính tổng các 
tích tín hiệu vào với trọng số liên kết tương ứng. 
- Hàm kích hoạt (squashing function) hay hàm 
chuyển (transfer function) thực hiện giới hạn đầu 
vào của nơrol. 
Trong mô hình nơrol nhân tạo, mỗi nơrol được 
nối với các nơrol khác và nhận được tín hiệu xi từ 
chúng với các trọng số wi. Tổng thông tin vào có 
trọng số là Net = sum(wjxj). 
2.2. Khả năng ứng dụng mạng nơrol trong 
nghiên cứu dự báo độ lớn động đất 
Đã có nhiều công trình khoa học trên thế giới 
áp dụng mạng nơrol trong nghiên cứu dự báo độ 
lớn động đất và dự báo động đất mạnh. Các kết quả 
nhận được cho thấy tính hiệu quả cao của định 
hướng nghiên cứu này [1-4, 13, 15]. 
Nhằm tìm hiểu khả năng ứng dụng mạng nơrol 
nhân tạo trong nghiên cứu dự báo độ lớn động đất 
ở Việt Nam, chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm sử 
dụng mạng nơrol FeedForward với thuật toán lan 
truyền ngược nhằm đánh giá độ tin cậy của thuật 
toán đối với một số mẫu chuẩn. Tài liệu đầu vào 
cho tính toán là: (i) Giá trị mật độ lineament; 
(ii) Giá trị Gradient trường trọng lực Bouguer; 
(iii) Gradient dị thường từ hàng không; (iv) 
Gradient dịch chuyển thẳng đứng vỏ Trái Đất trong 
tân kiến tạo; (v) Gradient bề dày vỏ trầm tích ... 002 4,2 105,2 21,6 4,9557 0 
103,8 22,4 4,6855 3,7 105,2 21,8 5,0068 0 
103,8 22,6 4,8867 0 105,4 18,8 4,9028 0 
104 19,4 4,5182 3,5 105,4 19 4,9909 4,3 
104 19,6 4,5002 0 105,4 19,2 5,0214 4,1 
104 21 6,7668 4,2 105,4 19,4 5,0313 0 
104 21,2 5,6728 3,9 105,4 19,6 5,0049 0 
104 21,6 4,5 3,9 105,4 19,8 4,9668 3,7 
 157
104 21,8 4,5003 0 105,4 20,2 4,9445 0 
104 22,2 4,5287 0 105,4 20,4 5,0026 4,1 
104 22,6 5,9852 0 105,4 20,6 4,8621 0 
104 22,8 4,5424 0 105,4 20,8 4,6014 0 
104,2 19 4,55 0 105,4 21 4,6891 0 
104,2 19,2 4,9268 0 105,4 21,4 4,9384 0 
104,2 19,4 4,8368 3,2 105,4 21,6 4,9544 0 
104,2 19,6 4,5008 0 105,6 18,8 4,5401 0 
104,2 21 6,5416 4,3 105,6 19,2 4,9265 0 
104,2 21,6 4,5002 3,1 105,6 19,4 4,5007 0 
104,2 21,8 4,5081 0 105,6 19,6 5,5675 3,3 
104,2 22,6 5,535 0 105,6 19,8 4,9698 0 
104,2 22,8 4,5002 0 105,6 20,2 5,2564 4,1 
104,4 19 5,505 0 105,6 20,4 5,3462 0 
104,4 19,4 4,9397 3,4 105,6 20,8 5,0188 3,2 
104,4 19,6 4,5049 0 105,6 21 4,8738 0 
104,4 20,4 4,5003 3,6 105,6 21,2 5,088 0 
104,4 20,6 4,7281 0 105,8 18,6 5,1468 0 
104,4 20,8 6,5861 3,8 105,8 19,4 4,5717 0 
104,4 21,2 4,5 0 105,8 19,6 5,6559 0 
104,4 21,4 4,5001 3,1 105,8 20 4,9078 3,5 
104,4 21,6 4,5009 0 105,8 20,2 5,1252 3,5 
104,4 21,8 4,5905 0 105,8 20,4 5,0652 0 
104,4 22 4,8697 4,1 105,8 20,6 4,8791 3,8 
104,4 22,2 4,6611 4,2 105,8 20,8 5,0908 0 
104,4 22,6 4,9005 0 105,8 21 4,8421 0 
104,6 18,8 4,5013 0 106 20,4 5,1442 4,3 
104,6 19 4,8259 0 106 20,6 4,71 4,1 
104,6 19,2 5,09 0 106 20,8 4,9462 0 
104,6 19,4 4,5018 0 106,2 20 4,7091 0 
104,6 19,6 4,6913 0 106,2 20,2 4,9751 0 
104,6 20,4 4,5005 4,3 106,2 20,6 5,0426 0 
104,6 20,6 6,7358 3,7 106,4 20,2 4,9706 0 
104,6 21 5,0109 3,3 106,4 20,4 5,2722 4,1 
104,6 21,2 4,5078 4,3 
3.2.2. Kết quả dự báo độ lớn động đất theo danh 
mục 114 - 2009 
Nếu bao gồm các trận động đất lịch sử trước 
năm 1900 thì ta thu được 66 vùng làm mẫu có giá 
trị magnitude trung bình lớn hơn hoặc bằng 4,5. 
Kết quả thu được thể hiện trong bảng 3 và hình 6 
Việc tính toán độ lớn động đất sử dụng danh mục từ 
trước năm 1900 đến năm 2009 cũng tương tự như đối 
với danh mục động đất từ 1900 trở về sau. Kết quả 
được trình bày trong hình 5 và cho thấy: 
(i) Về hình dáng thì kết quả này cũng phản ánh 
khá phù hợp với ranh giới phân chia đới phát sinh 
động đất được thể hiện trong hình 3. (ii) Về độ lớn 
của động đất thì kết quả này cho thấy rằng các đới 
phát sinh động đất TBVN đều có nguy cơ xảy ra 
động đất magnitude lớn hơn 6,0. Kết quả này phù 
hợp hơn cả về vị trí và độ lớn của Cao Đình Triều 
và cộng sự năm 2006 (hình 7) [12]. Theo đó nơi có 
nguy cơ phát sinh động đất magnitude lớn hơn 6,0 
là: khu vực Hải Dương - Hải Phòng thuộc đới sông 
Hồng; dọc đới Sơn La; khu vực Điện Biên, nơi 
giao nhau của đới Mường Tè và đới Lai Châu - 
Điện Biên; khu vực Điện Biên Đông và Thanh Hóa 
thuộc đới sông Mã; khu vực Tân Kỳ - Con Cuông 
và Nghi Lộc - Nghệ An, Nghi Xuân - Hà Tĩnh 
thuộc đới sông Cả (hình 5). 
 158
102 102.5 103 103.5 104 104.5 105 105.5 106 106.5 107
102 102.5 103 103.5 104 104.5 105 105.5 106 106.5 107
18.5
19
19.5
20
20.5
21
21.5
22
22.5
23
18.5
19
19.5
20
20.5
21
21.5
22
22.5
23
Lμo Cai
S¬n La
Yªn B¸i
ViÖt Tr×
Hoμ B×nh
Th¸i B×nh
Thanh Ho¸
Ninh B×nh
NghÖ An
Hμ Néi
§iÖn Biªn
4.25
4.5
4.75
5
5.25
5.5
5.75
6
6.25
6.5
6.75
7
Hình 5. Kết quả dự báo độ lớn động đất khu vực TBVN trên cơ sở danh mục động đất 1900-2009 
102 102.5 103 103.5 104 104.5 105 105.5 106 106.5 107
102 102.5 103 103.5 104 104.5 105 105.5 106 106.5 107
18.5
19
19.5
20
20.5
21
21.5
22
22.5
23
18.5
19
19.5
20
20.5
21
21.5
22
22.5
23
Lμo Cai
S¬n La
Yªn B¸i
ViÖt Tr×
Hoμ B×nh
Th¸i B×nh
Thanh Ho¸
Ninh B×nh
NghÖ An
Hμ Néi
§iÖn Biªn
4.25
4.5
4.75
5
5.25
5.5
5.75
6
6.25
6.5
6.75
7
Hình 6. Kết quả dự báo độ lớn (magnitude) động đất khu vực TBVN 
trên cơ sở số liệu động đất có được từ 114 đến 2009 
 159
Bảng 3. Kết quả dự báo độ lớn động đất TBVN theo số liệu động đất 114-2009 
Kinh độ Vỹ độ Mmax dự báo M đầu vào Kinh độ Vỹ độ Mmax dự báo M đầu vào 
102,4 22,6 4,5098 0 104,6 21,2 4,7433 4,3 
102,6 21,6 4,5114 3 104,6 21,4 4,769 0 
102,6 21,8 4,5117 4,1 104,6 21,6 4,8596 3 
102,6 22,6 4,5063 0 104,6 22,2 4,8137 0 
102,8 21,8 4,5084 3,4 104,8 18,8 4,8201 0 
102,8 22 6,4838 4,1 104,8 19,2 4,9254 0 
102,8 22,2 5,0748 4,4 104,8 19,4 4,9355 3,9 
102,8 22,6 4,5018 0 104,8 19,6 4,5309 0 
103 21 4,5131 3 104,8 19,8 4,6389 3,2 
103 21,2 4,5921 4,1 104,8 20,4 4,9649 3,1 
103 22,2 4,5278 0 104,8 20,6 4,9611 3,7 
103 22,4 4,5853 3,8 104,8 20,8 6,4514 4,1 
103,2 20,8 4,5699 3,7 104,8 21,2 4,6052 0 
103,2 22,2 4,8386 4,4 104,8 21,4 4,5909 4 
103,2 22,4 4,5107 3,1 104,8 21,6 4,8669 4,1 
103,4 20,8 4,6076 3,1 104,8 22 4,7322 0 
103,4 21 4,5071 3,7 104,8 22,2 4,9883 0 
103,4 21,8 4,6412 3,9 105 18,8 5,0181 0 
103,4 22 4,6114 3,3 105 19 4,7322 0 
103,4 22,2 4,9004 3,6 105 19,2 4,9962 0 
103,4 22,4 4,5908 3,5 105 19,6 4,8991 0 
103,4 22,6 4,5843 3,5 105 19,8 4,9777 3,1 
103,6 20,6 4,954 3,9 105 20 4,9631 3,2 
103,6 20,8 4,8155 3,6 105 20,4 4,5388 3,8 
103,6 21 4,9148 3,1 105 20,6 4,5461 4,1 
103,6 21,2 4,5173 3,2 105 20,8 4,6312 0 
103,6 21,4 6,7845 4,3 105 21,2 4,6485 0 
103,6 21,6 4,5105 3,6 105 21,6 4,9843 4,2 
103,6 21,8 4,9584 0 105 22 4,807 0 
103,6 22,2 4,587 4,1 105,2 18,6 5,0061 0 
103,6 22,4 5,0234 3 105,2 19,2 5,0086 0 
103,6 22,6 5,0033 0 105,2 19,4 5,1841 0 
103,8 20,8 5,563 0 105,2 19,6 4,925 3,2 
103,8 21 4,5184 0 105,2 19,8 4,8866 3,1 
103,8 21,4 6,5676 0 105,2 20,2 4,9616 4 
103,8 21,6 4,5 0 105,2 20,4 4,9867 3,1 
103,8 21,8 4,7979 3,3 105,2 21 4,6122 3,9 
103,8 22 5,0246 0 105,2 21,2 5,0146 4,2 
103,8 22,2 4,7035 4,2 105,2 21,4 5,1347 0 
 160
103,8 22,4 4,946 3,7 105,2 21,6 4,6196 0 
103,8 22,6 4,6371 0 105,2 21,8 4,6383 0 
104 19,4 5,0753 3,5 105,4 18,8 4,9876 0 
104 19,6 4,5824 0 105,4 19 5,0488 4,3 
104 21 6,5377 4,2 105,4 19,2 5,1133 4,1 
104 21,2 6,534 3,9 105,4 19,4 5,1324 0 
104 21,6 4,8909 3,9 105,4 19,6 5,1988 0 
104 21,8 4,5022 0 105,4 19,8 4,9016 3,7 
104 22,2 4,8779 0 105,4 20,2 4,9951 0 
104 22,6 4,5573 0 105,4 20,4 4,9086 4,1 
104 22,8 4,5568 0 105,4 20,6 5,1544 0 
104,2 19 4,6599 0 105,4 20,8 4,9804 0 
104,2 19,2 5,7275 0 105,4 21 4,9091 0 
104,2 19,4 4,9884 3,2 105,4 21,4 4,9498 0 
104,2 19,6 4,9098 0 105,4 21,6 4,702 0 
104,2 21 6,2169 4,3 105,6 18,8 4,6068 0 
104,2 21,6 4,9442 3,1 105,6 19,2 5,3002 0 
104,2 21,8 4,9604 0 105,6 19,4 5,1205 0 
104,2 22,6 4,7177 0 105,6 19,6 6,0487 3,3 
104,2 22,8 4,7564 0 105,6 20,2 4,9624 4,1 
104,4 19 5,1484 0 105,6 20,4 4,8888 0 
104,4 19,4 5,0036 3,4 105,6 20,8 4,7625 3,2 
104,4 19,6 4,8561 0 105,6 21 4,9468 0 
104,4 20,4 5,0372 3,6 105,6 21,2 5,1703 0 
104,4 20,6 4,8095 0 105,8 18,6 5,7958 0 
104,4 20,8 6,455 3,8 105,8 19,4 5,4251 0 
104,4 21,2 4,6379 0 105,8 19,6 6,7581 0 
104,4 21,4 4,7522 3,1 105,8 20 5,4554 3,5 
104,4 21,6 4,7951 0 105,8 20,2 6,0246 3,5 
104,4 21,8 4,6789 0 105,8 20,4 6,6119 0 
104,4 22 4,7869 4,1 105,8 20,6 4,8207 3,8 
104,4 22,2 4,6644 4,2 105,8 20,8 5,025 0 
104,4 22,6 4,6426 0 106 20,4 4,7572 4,3 
104,6 18,8 4,5767 0 106 20,6 4,5462 4,1 
104,6 19 4,7866 0 106 20,8 6,7966 0 
104,6 19,2 4,9364 0 106,2 20 6,7112 0 
104,6 19,4 4,9229 0 106,2 20,2 5,1393 0 
104,6 19,6 4,506 0 106,2 20,6 6,5557 0 
104,6 20,4 4,9615 4,3 106,4 20,2 4,7235 0 
104,6 20,6 5,3158 3,7 106,4 20,4 6,2242 4,1 
104,6 21 4,5166 3,3 
 161
0 50 100 Km
1020 1030 1040 1050 1060
10601050104010301020
200
210
220 220
210
200
M−êng TÌ
Phong Thæ
Lai ch©u
Lμo Cai
Yªn B¸i
S¬n La§iÖn Biªn
Yªn Ch©u
Méc Ch©u
Hoμ B×nh
Ninh B×nh
Thanh ho¸
chó dÉn
ChÊn t©m ®éng ®Êt
M < 5
M = 5 - 5.9
M > 6
Vïng ph¸t sinh ®éng ®Êt
M < 5
M = 5 - 5.9
M > 6
s
s
s
max
max
max
Hình 7. Phân vùng dự báo độ lớn (magnitude) động đất TBVN theo mật độ lineament 
(theo Cao Đình Triều và Nguyễn Thanh Xuân, năm 1999) 
3.3.3. Phân tích, nhận định kết quả 
Trên cơ sở áp dụng hai kiểu danh mục động đất 
cho khu vực TBVN, sử dụng mạng nơrol tính toán 
độ lớn động đất và các kết quả đạt được cho thấy: 
- Trên cơ sở tài liệu đầu vào phục vụ dự báo 
không thay đổi thì kết quả dự báo phụ thuộc khá rõ 
nét vào tính đầy đủ của danh mục động đất. Nếu 
không xét động đất lịch sử thì bài toán này có thể 
cho kết quả thiếu chính xác. Chẳng hạn như các 
vùng đã xuất hiện động đất lịch sử khá mạnh như 
tại Hà Nội, Thanh Hóa thì kết quả trong hình 5 lại 
có nguy cơ động đất yếu. Vì vậy, nhằm nghiên cứu 
dự báo độ lớn động đất có hiệu quả hơn chúng ta 
phải cố gắng thành lập một danh mục động đất 
càng đầy đủ càng tốt, kể cả động đất lịch sử và cổ 
động đất. 
- Các ghi chép động đất trong lịch sử chủ yếu 
được tiến hành đối với các động đất dọc ven biển, 
nơi có dân cư đông đúc thời bấy giờ, vì vậy các ghi 
chép này sẽ là nguồn tư liệu quan trong phục vụ 
nghiên cứu động đất. Nó góp phần hoàn thiện danh 
mục động đất TBVN và vì vậy chúng tôi cho rằng 
kết quả dự báo được thể hiện trong hình 6 là phù 
hợp hơn cả và có thể chấp nhận được. 
4. Kết luận 
Trên cơ sở bước đầu áp dụng mạng nơrol trong 
đánh giá độ lớn (magnitude) động đất TBVN có 
thể rút ra một số kết luận sau: 
(1) Bài toán mạng nơrol đang được ứng dụng 
rộng rãi trên thế giới trong nghiên cứu dự báo động 
đất, đối với khu vực Tây Bắc nói riêng và lãnh thổ 
Việt Nam nói chung, trong điều kiện số liệu động 
 162
đất kém đầy đủ thì việc áp dụng bài toán này phục 
vụ nghiên cứu dự báo động đất là hợp lý và có thể 
cho kết quả đáng tin cậy. 
(2) Năm đới phát sinh động đất thuộc TBVN 
(Mường Tè; Lai Châu - Điện Biên; Sông Mã; Sơn 
La - Sông Đà; Sông Hồng và Sông Cả) đều có 
nguy cơ phát sinh động đất magnitude lớn hơn 6,0. 
Ngoài các vùng đã xảy ra động đất lớn hơn 6,0 như 
Thanh Hóa, Điện Biên, Tuần Giáo, các vùng còn 
lại như dọc đới Sơn La, nơi giao nhau của đới 
Mường Tè và đới Lai Châu - Điện Biên, dọc đới 
Sông Hồng từ Hà Nội tới Hải Phòng, dọc đới sông 
Mã và dọc đới Sông Cả, đều có nguy cơ phát sinh 
động đất magnitude lớn hơn 6,0. 
TÀI LIỆU DẪN 
[1] Ashif Panakkat and Hojjat Adeli, 2007: 
Neural Network Model for Earthquake Magnitude 
Prediction using multiple seismicity indicator. 
International Journal System. Vol. 17, No. 1, 
pp. 13-33. 
[2] Dieter H. Weichert, 1980: Estimation of 
earthquake reccurrence parameters for unequal 
observation period for different magnitude. 
Bulletin of the Seismological Society of America, 
Vol. 70, No. 4, pp 1337-1346, August 1980. 
[3] Hagan M.T., Demuth H.B., and Beale M., 
1996: Neural Network Design (PWS Publishing 
Company, Boston, MA, 1996). 
[4] Hojjat Adeli, Ashif Panakkat, 2009: A 
probalistic neural network for earthquake 
magnitude prediction. Neural Network 22 (2009), 
pp. 1018-1024. 
[5] Nguyễn Hồng Phương, 1997: Đánh giá 
động đất cực đại cho các vùng nguồn chấn động ở 
Việt Nam bằng tổ hợp các phương pháp xác suất. 
Các công trình nghiên cứu địa chất và địa vật lý 
biển, tập III, Nxb. KHKT, Hà Nội, tr. 48-65. 
[6] Nguyễn Ngọc Thủy (chủ biên), 2005: Phân 
vùng dự báo chi tiết động đất ở vùng Tây Bắc (giai 
đoạn 2001 - 2005). Báo cáo tổng kết Đề tài Khoa 
học và Công nghệ cấp Nhà Nước, MS: KC.08.10. 
[7] Cao Đình Triều, 2010: Tai biến Động đất 
ở Việt Nam. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật, Hà 
Nội, 304 tr. 
[8] Cao Đình Triều, Lê Văn Dũng, Thái Anh 
Tuấn, 2010: Độ nguy hiểm động đất khu vực Tây 
Bắc bộ và các vùng kế cận. Tạp chí Địa chất, loạt 
A, Số 320 (9-10), Hà Nội, 253-262. 
[9] Cao Đình Triều, Ngô Thị Lư, Mai Xuân 
Bách, Nguyễn Hữu Tuyên, Phạm Nam Hưng, Thái 
Anh Tuấn, 2007: Dự báo cực đại động đất phần đất 
liền lãnh thổ Việt Nam trên cơ sở phân loại dạng 
vỏ Trái Đất. Tuyển tập báo cáo Hội nghị KHKT 
ĐVL Việt Nam lần thứ 5, Tp. Hồ Chí Minh, 
tr. 159-171. 
[10] Cao Đình Triều, Nguyễn Thanh Xuân, 
1999: Đánh giá nguy hiểm động đất vùng Tây Bắc 
(Việt Nam) trên cơ sở tư liệu viễn thám và kỹ thuật 
hệ thông tin địa lý GIS. Tuyển tập các báo cáo 
khoa học tại Hội thảo quản lý môi trường Việt 
Nam, 1999, Hà Nội, 192-204. 
[11] Cao Đình Triều, Nguyễn Đình Xuyên, 
Nguyễn Hồng Phương, Nguyễn Thanh Tùng, 2006: 
Tai biến động đất các tỉnh Tây Bắc Việt Nam, Nhà 
xuất bản Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 216 tr. 
[12] Cao Đình Triều (chủ biên), 2006: Thiết 
lập những tiếp cận thích hợp để nghiên cứu dự báo 
động đất lãnh thổ Việt Nam. Báo cáo tổng kết 
nhiệm vụ HTQT về KH&CN theo nghị định thư 
Việt Nam - Italy (2004-2006), lưu trữ Viện VLĐC, 
169 tr. 
[13] Cao Dinh Trieu, 2010: Seismic Hazards 
in Vietnam, Science and Technics Publishing 
House, Hanoi, pp.182. 
[14] Nguyễn Đình Xuyên (chủ biên): 2004: 
Nghiên cứu dự báo động đất và dao động nền lãnh 
thổ Việt Nam. Báo cáo tổng kết đề tài độc lập cấp 
nhà nước (2000-2002). Hà Nội, (Lưu trữ tại Viện 
Vật lý Địa cầu). 115 trang. 
[15] Wang Ying, Chen Yi, Zhang Jinkui, 2009: 
The Application of RBF Neural Network in 
Earthquake Prediction. 2009 Third International 
Conference on Genetic and Evolutionary 
Computing, pp.465-468. 
 163
SUMMARY 
The application of Neural Network for Earthquake Magnitude Prediction in Northwest Vietnam 
In this paper the authors present some primary results of the application of Neural Network for Earthquake 
Magnitude Prediction in Northwest Vietnam. The following conclusions can be made: 
- The present Neural Feed Forward yields the best Magnitude Prediction in Northwest Vietnam. 
- Thanh Hoa 1635M6.7, Dien Bien 1935M6.8, and Tuan Giao 1983M6.7 are the typical earthquakes have been 
occurred in Northwest in the past. 
- The large earthquake in Northwest Vietnam can be occurred with the magnitude more than 6.0 in the areas: Son 
La, Song Ma and Song Ca seismic zones; the overlapped area between Muong Te and Lai Chau seismic zones; and the 
area from Ha Noi to Hai Phong of Song Hong (Red River) zone.