基于CNN的地震前兆台网观测数据异常图像识别方法          下载免费PDF全文

王军  刘春国  樊俊屹 《地震工程学报》2021,43(1):28-32,49

地震前兆台网观测数据异常图像识别方法一直是地震监测预报人员研究的重要课题.为提高异常图像识别的工作效率,充分利用已有的异常图像识别经验知识,开展基于卷积神经网络(CNN)的快速异常识别方法探索性研究.结果表明:基于CNN的异常图像识别方法准确率较高,实现了异常图像的快速识别.整个台网的异常图像丰富多样,影响较多.由于特...  相似文献   

基于数据挖掘的甘肃武都殿沟泉氡异常与地震活动统计关系研究          下载免费PDF全文

刘春国  余丹  陶志刚  樊俊屹 《地震工程学报》2021,43(6):1263-1268

殿沟泉气氡浓度在汶川地震后经常出现成簇高频震荡异常。应用数据挖掘方法，采用正规化、聚类、特征值计算等方法对氡观测数据和地震目录进行预处理，提取气氡异常、震级、震源深度和地震分区等参数，在此基础上采用贝叶斯网络模型开展殿沟泉氡异常与周边区域地震活动统计关系研究。利用聚类开展的地震分区结果显示与构造分区基本吻合，反映出不同构造单元地震活动的丛集性特征；贝叶斯网络模型结果表明泉点气氡异常与周边地震活动有关，特别是与汶川地震主震区龙门山断裂中段和临近区青川断裂区域的地震活动有关。研究结果有助于了解泉点气氡对周边地震响应的差异性特征，对未来该泉点气氡异常的判断与地震预测有参考意义。为地震前兆异常分析和地震活动分区提供了一种新的技术思路和方法。  相似文献