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首页> 外文期刊>土木學會誌 >畳み込みニューラルネットヮークを用いた常時微動記録の自動処理—深層学習による時系列データの特徴抽出—
【24h】

畳み込みニューラルネットヮークを用いた常時微動記録の自動処理—深層学習による時系列データの特徴抽出—

机译：使用卷积神经网络自动处理微震记录—通过深度学习对时间序列数据进行特征提取—

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摘要

地震防災対策の検討において、地域の地盤構造に関する情報は重要なものとなる。地盤構造を推定する技術の一つである微動探査法は、潮汐などに起因する地盤の微小な定常震動の観測デー夕を元に地盤構造を推定する手法である。この手法は、観測データの分析から取得される、地盤の固有周期や表面波の分散曲線を満足する地盤構造を逆推定によつて得るものであり、観測が比較的容易であることから地域の三次元的な地盤構造調査などの大規模な観測プロジェクトへの利用が国内外で広まっている。
机译：在考虑防震措施时，有关该地区地面结构的信息将很重要。作为估计地面结构的技术之一的微震勘测方法是一种基于潮汐引起的地面的小幅稳定地面运动的观测数据来估计地面结构的方法。该方法通过逆估计来获得满足地面自然周期和表面波的色散曲线的地面结构，该地面结构是通过对观测数据进行逆估计而获得的，并且观测相对容易，在日本乃至海外，大规模的观测项目（例如三维地面结构调查）的使用都很广泛。

著录项

  • 来源
    《土木學會誌》 |2018年第2期|32-33|共2页
  • 作者

    宮本　崇;

  • 作者单位

    山梨大学　総合研究部工学域;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
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