基于深度学习的地震震级分类

刘涛; 戴志军; 陈苏; 傅磊

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为了探索地震加速度时程记录的震级信息,训练卷积神经网络基于地震震级大小对地震记录进行分类,将K-NET和KiK-net中将近12万个地震记录作为样本,对其进行信息筛选和归一化,之后将地震加速度时程记录用作输入,训练卷积神经网络模型以M5.5为分类界限来区分大震和小震。结果显示,在训练集中基于该模型的分类准确率为93.6%,在测试集中的准确率为92.3%,具有良好的分类效果,这表明大震记录与小震记录之间存在一些根本的区别,即可通过地震动加速度时程记录获取一定的震级信息。

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来源
《地震学报》 |2022年第4期|656-664|共9页
作者
刘涛; 戴志军; 陈苏; 傅磊;
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作者单位

中国地震局地球物理研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类工程地震;
关键词
深度学习; 地震记录分析; 卷积神经网络; 震级信息;

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