【摘 要】
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为了快速、高效地从地震数据中识别地震事件和拾取震相,本文利用基于样本增强的卷积神经网络自动震相拾取方法,将西藏林芝地区L0230台站3个月数据作为训练集,该区内另外6个台
【基金项目】
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国家自然科学基金(41874075),国家重点研发计划(2018YFC1504002)联合资助
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为了快速、高效地从地震数据中识别地震事件和拾取震相,本文利用基于样本增强的卷积神经网络自动震相拾取方法,将西藏林芝地区L0230台站3个月数据作为训练集,该区内另外6个台站连续1个月的波形数据作为测试集,采用高斯噪声、随机噪声拼接、随机挑选噪声、随机截取地震事件等4种样本增强的方法扩增训练集,以提高自动震相拾取技术的准确率。结果显示:样本增强前模型在测试集上的地震事件识别准确率为80%,样本增强后提升至97%,表明样本增强有效地提高了模型的泛化性能和抗干扰能力;在0.5 s误差范围内,震相自动拾取准确率高
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