GMP-Based-PGA-Prediction-with-Feature-Engineering是一种基于特征工程和机器学习的小样本地震动PGA预测方法。该方法首先对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，然后通过特征提取技术从原始数据中提取出有用的特征，最后使用机器学习算法对提取的特征进行训练和预测，得到小样本地震动PGA预测结果。

在实际应用中，GMP-Based-PGA-Prediction-with-Feature-Engineering可以用于地震预警系统、建筑结构抗震设计等领域。通过对小样本地震动PGA数据的预测，可以为地震预警提供及时的震级信息，为建筑结构抗震设计提供参考依据，从而提高地震灾害的应对能力和减轻地震灾害的损失。基于特征工程和机器学习的小样本地震动 PGA 预测