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| 基于多台站高频GPS的地震预警优化算法研究CSCD | |
| 作者姓名： | 张文浩 尹玲 胡文博 |
| 作者单位： | 1.上海工程技术大学 电子电气工程学院, 上海 201620 |
| 基金项目： | 中国地震局地质研究所博士后项目“基于深度学习的震级综合快速判定研究”;国家自然科学基金委员会青年基金(61802251) |
| 摘 要： | 随着精密定位技术的发展,高频GPS已能够精确记录地表位移数据,研究高频GPS能为地震预警工作做出一定补充.针对目前地震预警中单站预警误报率高的问题引入深度学习技术,利用长短期记忆网络(LSTM)联合周边区域台站对单台站进行预警以达到减少误报的目的.首先通过对新西兰南部地区1 Hz高频GPS数据进行解算得到多个台站无震时间序列,再利用该数据训练网络得到融合区域特征的高精度模型.该模型可以对无震时间序列进行预测并动态制定阈值区间,当实际观测值超出置信区间则判定异常.通过与传统短时窗平均/长时窗平均算法(STA/LTA)及未融合区域特征的单站模型进行对比,结果表明:融合区域特征的单站模型可有效减少误报,在多个台站的无震长序列上较传统方法表现优异,具有一定的应用价值. |
| 关 键 词： | GPS 长短期记忆网络(LSTM) 时间序列 误报 新西兰地震 地震预警 |
| 收稿时间： | 2021-12-02 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |
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