四川省汶川地震發(fā)生前,一些測震和形變臺站記錄到了低頻脈沖信號。為了進(jìn)一步分析和判別這類脈沖信號的真實(shí)性,提出了基于深度自編碼算法的地震脈沖信號檢測方法。以汶川地震為例,首先收集四川省49個臺站震前9天的波形數(shù)據(jù)作為樣本集,采用連續(xù)小波變換獲得波形數(shù)據(jù)的時頻譜,然后利用深度自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行訓(xùn)練,并應(yīng)用于地震脈沖異常信號的自動識別。測試結(jié)果表明,所構(gòu)建的深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型具備良好的穩(wěn)定性,對新數(shù)據(jù)的識別準(zhǔn)確度在93%以上。最后初步統(tǒng)計(jì)了汶川地震前1個月四川省出現(xiàn)的疑似脈沖異常的空間分布,從斷層慢滑移運(yùn)動的角度給出了一種可能解釋。 

【文章來源】：武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2020,45(07)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

不同地震臺站記錄的疑似脈沖異常信號

自動編碼器的目的是使得每一層的輸出可以進(jìn)行重構(gòu)而還原成其輸入。這樣可以最大程度地避免在降維過程中有效信息的丟失，并且一定程度上可以進(jìn)行信息還原，在保證特征信息的前提下大大降低了信息的存儲量。自動編碼器是一個對信息的編解碼過程，單層自動編碼器實(shí)際上先對數(shù)據(jù)編碼（如圖2中將輸入的2 500維數(shù)據(jù)壓縮成100維），然后通過解碼數(shù)據(jù)最大程度恢復(fù)信息（將編碼后的100維數(shù)據(jù)解碼還原為2 500維）。假設(shè)原始信息有n個樣本（x1,x2…xn），對應(yīng)的輸出是（z1,z2…zn），輸入層到中間層的連接矩陣是w，偏置是b，中間層到輸出層的連接矩陣是w"，偏置是b"。那么誤差函數(shù)是：

圖3為連續(xù)小波變換示意圖�？梢钥吹綍r間域脈沖信號在時頻域中都對應(yīng)了比較高的能量團(tuán)，其頻率大致處于0.015～0.02 Hz范圍內(nèi)。因此，對時間域連續(xù)波形數(shù)據(jù)中脈沖信號的識別，經(jīng)過小波變換轉(zhuǎn)化成對時頻域中高能量團(tuán)匯聚的識別。由于目標(biāo)脈沖信號周期大多數(shù)處于250 s以內(nèi)，因此需要將其切割成時間長度為幾分鐘（略大于目標(biāo)脈沖）的二維時頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和識別。同時，為了減少連續(xù)小波變換過程中產(chǎn)生的邊界效應(yīng)，在處理數(shù)據(jù)時可將原始的、時長為1 h的原始地震數(shù)據(jù)拼接成一天的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行連續(xù)小波變換，最后再切割成目標(biāo)數(shù)據(jù)文件。根據(jù)實(shí)驗(yàn)，選取將數(shù)據(jù)切割成2 min，而且根據(jù)尺度的變化對大尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行間隔采樣，最終切割成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Rotational motions of the Ms7.0 Jiuzhaigou earthquake with ground tilt data[J]. Cong ZHOU,Xiangzhi ZENG,Qingliang WANG,Wenyi LIU,Cuizhi WANG.  Science China（Earth Sciences）. 2019(05)
[2]遙感大數(shù)據(jù)時代與智能信息提取[J]. 張兵.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2018(12)
[3]中心損失與Softmax損失聯(lián)合監(jiān)督下的人臉識別[J]. 余成波,田桐,熊遞恩,許琳英.  重慶大學(xué)學(xué)報. 2018(05)
[4]汶川地震前地震連續(xù)波形資料中的異常信號[J]. 路珍,周聰,郭泉,郭志,王慶良,張希.  大地測量與地球動力學(xué). 2018(04)
[5]基于深度稀疏自動編碼器的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 尚敬文,王朝坤,辛欣,應(yīng)翔.  軟件學(xué)報. 2017(03)
[6]基于深度學(xué)習(xí)的人體行為識別[J]. 樊恒,徐俊,鄧勇,向金海.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2016(04)
[7]小波域相關(guān)算法在隨鉆地震信號處理中的應(yīng)用[J]. 金朝娣,能昌信,劉玉強(qiáng),董路.  煤炭學(xué)報. 2012(04)
[8]汶川地震前姑咱臺觀測的異常應(yīng)變變化[J]. 邱澤華,張寶紅,池順良,唐磊,宋茉.  中國科學(xué):地球科學(xué). 2010(08)
[9]寬頻帶數(shù)字資料低頻波在大震前的短臨前兆信息研究[J]. 尹亮,楊立明.  西北地震學(xué)報. 2010(01)
[10]“國家數(shù)字測震臺網(wǎng)數(shù)據(jù)備份中心”技術(shù)系統(tǒng)建設(shè)及其對汶川大地震研究的數(shù)據(jù)支撐[J]. 鄭秀芬,歐陽飚,張東寧,姚志祥,梁建宏,鄭潔.  地球物理學(xué)報. 2009(05)

碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的脈沖型地震動識別[D]. 丁昊青.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于深度學(xué)習(xí)的說話人識別方法的研究[D]. 呂亮.東南大學(xué) 2016



本文編號：3491861