基于深度学习残差网络模型的地震和爆破识别

来源 :地震学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wll_wyx

【摘要】

：

为加强对地震台网记录的天然地震与人工爆破事件进行准确的性质识别,本文基于深度学习技术中的残差网络模型,提出了一种新的爆破识别方法,并根据北京数字遥测地震台网及国家数字测震台网中心记录的波形数据及其发布的包含事件性质的地震报告,选取河北三河采石场的93次爆破事件和54次周边地震事件的波形功率谱,分别采用不同的训练样本比例进行了100次和1 000次独立的随机抽样子试验以及"留一交叉验证法"试验,对人

【作者】

：

隗永刚杨千里王婷婷蒋长胜边银菊

【机构】

：

中国地震局地球物理研究所

【出处】

：

地震学报

【发表日期】

：

2019年05期

【关键词】

：

地震识别爆破识别深度学习残差网络 earthquake discrimination explosion discrimination Deep Lear

【基金项目】

：

中央级公益性科研院所基本科研专项(DQJB18B17,DQJB19B10)资助.

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