|
|||||
|
|
| 利用卷积神经网络检测地震的方法与优化 | |
| 作者姓名： | 周本伟 范莉苹 张龙 李珀任 房立华 |
| 作者单位： | 中国北京 100081 中国地震局地球物理研究所 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划（2018YFC1503400）、国家自然科学基金（41774067）和中国地震局地球物理研究所基本科研业务费专项（DQJB20X07、DQJB19B07）联合资助 |
| 摘 要： | 本文以西昌台阵观测的8321次近震数据为例,详细介绍了利用深度卷积神经网络检测地震的数据处理流程,包括数据预处理、模型训练、波形长度、网络层数、学习率和概率阈值等关键参数对检测结果的影响,并将训练得到的最优模型,应用于事件波形和连续波形的检测.研究表明,数据预处理和数据增强可以提升模型的检测精度和抗干扰能力.用于模型训... |
| 关 键 词： | 深度学习 卷积神经网络 地震检测 模型训练 西昌台阵 |
| 收稿时间： | 2019-03-30 |
| 点击此处可从《地震学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《地震学报》下载免费的PDF全文 | |