近年來,隨著國家在防震減災投入的不斷增加,地震監(jiān)測網(wǎng)絡逐步完善,地震臺站記錄了大量的波形數(shù)據(jù),這些波形數(shù)據(jù)為地震定位、地震分析等研究提供了數(shù)據(jù)支撐。在處理連續(xù)波形數(shù)據(jù)時,首先從連續(xù)的波形數(shù)據(jù)中檢測包含地震事件的波形片段,然后在包含地震事件的波形片段中拾取波形初至時間。相關處理最初由受培訓的專業(yè)人員人工完成,需要耗費大量的人力成本和時間成本,因此自動化的地震事件檢測和波形初至拾取方法成為學術研究的熱點。地震臺站接收波形數(shù)據(jù),收集連續(xù)不斷的波形記錄。在處理波形記錄時,首先檢測地震事件,然后拾取波形初至。地震事件檢測是指從連續(xù)的波形數(shù)據(jù)中找出含有地震事件的波形片段,波形初至拾取是指在地震事件中識別出地震波P波(橫波)和S波(縱波)首次到達觀測臺站的時間。目前流行的自動化處理方法STA/LTA(長短窗均值比法)以及AR-AIC(自回歸赤池信息準則法)主要從信號處理的角度出發(fā),通過設計波形相關的屬性、設置閾值并進行大量的調參工作以達到最優(yōu)效果。STA/LTA以及AR-AIC方法不僅需要設計者具備專業(yè)的地震知識,而且需要大量的調參工作,雖然處理速度快但其效果受噪聲影響大。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展,有...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２某臺站記錄的五分鐘連續(xù)波形數(shù)據(jù)??地震臺站波形記錄通常由三個分量組成，其中兩個分量記錄水平方向的信??號，即東西方向和南北方向，還有一個分量記錄垂直方向的信號

第１章緒?論??站實時記錄，存儲了大量的連續(xù)波形數(shù)據(jù)，如圖１．２所示為某地震臺站從２００８年??７月３０日下午四點開始記錄的五分鐘連續(xù)波形數(shù)據(jù)。??２００８－０７－３０Ｔ１６：００：０３?０９?－?２００８－０７－３０Ｔ１６：０５：０３．０９??｜ＧＳ?ＷＤＴ．００?ＢＨＺ］??....

圖１．３?－＾Ｎｆｅ鮮件的三分量記錄??

第１章緒?論??站實時記錄，存儲了大量的連續(xù)波形數(shù)據(jù)，如圖１．２所示為某地震臺站從２００８年??７月３０日下午四點開始記錄的五分鐘連續(xù)波形數(shù)據(jù)。??２００８－０７－３０Ｔ１６：００：０３?０９?－?２００８－０７－３０Ｔ１６：０５：０３．０９??｜ＧＳ?ＷＤＴ．００?ＢＨＺ］??....

圖２．１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖??

Ｇｏｏｇｌｅ?Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ?Ｎｅｔ［５。］和ＲｅｓＮｅｔ【＇?對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和發(fā)展產(chǎn)生深遠的??影響。??下面詳細介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結構。如圖２．１所示為一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構??圖，如圖所示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的組成包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和??ｓｏｆｔｍａｘ層....

圖２．２循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡示例??１２??

善于處理時序數(shù)據(jù)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡己經(jīng)成功應用于文字翻譯、語音識別等任務。??如圖所示２．２為一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡示例，其中；＾表示輸入，Ａ是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡中??的一個節(jié)點，＆表示輸出。如圖２．３所示為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡按時間步的展開圖，從??展開圖可以看出每個時間步都有輸出且隱藏單元存在循環(huán)連....

本文編號：3891983