發(fā)布時間：2020-12-05 05:57

　　從計算機引入地震監(jiān)測系統(tǒng),地震事件檢測和震相識別就一直是地震學(xué)界想攻克的問題。而隨著我國地震臺站近年來迅速增加,地震數(shù)據(jù)已成為海量數(shù)據(jù),單純依靠人工分析地震震相已經(jīng)越來越跟不上數(shù)據(jù)產(chǎn)出。由于工作量的問題,人工拾取不得不丟棄很多常用震相,甚至是一個臺站的所有震相,因此自動地震事件檢測和自動震相識別就成為越來越重要的國際攻克的熱點問題。人工智能近年得到快速發(fā)展,地震學(xué)家們自然的想利用人工智能方法來解決自動地震事件檢測與自動震相識別問題。人工智能的發(fā)展得益于深度學(xué)習(xí)方法的提出,本文也嘗試尋找一種深度學(xué)習(xí)方法,探索自動地震事件檢測與震相識別問題。一般來講,地震事件檢測與震相識別問題是先找地震事件再識別震相,本文根據(jù)這種思路,設(shè)計雙卷積結(jié)構(gòu)模型,該模型可分為地震事件檢測與震相識別兩個階段,兩個階段的模型均為9層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第一階段從連續(xù)波形數(shù)據(jù)中檢測出地震事件,第二個階段從第一階段檢測到的地震事件中識別震相到時。雙卷積結(jié)構(gòu)模型方法基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),與傳統(tǒng)震相識別方法相比,具有自動提取特征學(xué)習(xí),不需要人為設(shè)定閾值,模型學(xué)習(xí)能力強,非線性表達能力強,抗干擾能力強,能夠高效、高精度分類地震事件與識... 

【文章來源】：中國地震局地球物理研究所北京市

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

BPNN結(jié)構(gòu)圖

卷積運算示意圖

池化方式

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[2]小波變換在地震數(shù)據(jù)壓縮和震相到時拾取中的應(yīng)用研究[D]. 王喜珍.中國地震局地球物理研究所 2004

碩士論文
[1]時間窗法提取地震波形特征的算法研究[D]. 陳奇.廣西師范大學(xué) 2018
[2]分形理論在P波震相識別中的應(yīng)用[D]. 唐雅蕾.西南交通大學(xué) 2017
[3]多震相初至自動檢測識別方法技術(shù)[D]. 王彩霞.長安大學(xué) 2014
[4]微震事件檢測及震相自動識別研究[D]. 周銀興.中國地震局地震預(yù)測研究所 2009
[5]高階統(tǒng)計量在地震前兆數(shù)字化資料分析中的應(yīng)用[D]. 李希亮.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[6]地震預(yù)警中地震波到時自動識別和震級快速估算研究[D]. 宋晉東.中國地震局工程力學(xué)研究所 2007
[7]震相識別的實時方法研究[D]. 武東坡.中國地震局工程力學(xué)研究所 2004



本文編號：2898998