稀疏地震计数的神经概率预测评估：严谨评估下哪些结论依然成立

研究重新评估了天山与帕米尔区域每周地震计数的神经网络负二项模型，发现神经网络相比带有每网格截距的线性模型并无显著优势，偏差仅改善 3.4%（p=0.57）且若剔除单一网格周则反而落后 0.7%。评估证实包含 ETAS 在内的泊松预测严重低估了高频活动周的概率，存在 8.3 倍差距，而引入离散参数可消除此偏差。2024 年至 2026 年 9 月的盲测进一步验证了引入离散参数的模型优于泊松模型。