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1.
剪切波分裂是分析地震各向异性的一种重要手段,常规方法是利用网格搜索获取分裂参数,再通过不同方法的测量结果对比测量结果进行质量检测,这一过程会耗费大量计算时间。本文针对这一问题提出了一种利用深度卷积神经网络对剪切波分裂进行质量检测的新方法,对使用了Resnet残差结构的深度神经网络进行训练,直接对二分量剪切波波形数据的质量进行分类。整个过程为:神经网络通过卷积层提取波形特征,计算损失函数后反向传播训练模型参数,完成迭代训练后的模型对输入波形数据正向计算自动输出类型。本文利用川西台站接收到的实际数据以及随机生成的合成数据分别对该网络进行训练,均可以获得准确的分类结果。相比于通过多种剪切波分裂方法对比测量结果的质量检测方法,基于神经网络的方法可以省略网格搜索的计算过程直接判断质量类型,在运算速度上的优势明显,并可继续通过训练提高模型的精度,为提升剪切波分裂方法在数据处理过程中的操作效率提供帮助。 相似文献
2.
以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。 相似文献
3.
利用北天山地区2016~2019年观测的4期流动重力观测资料,分析研究一年尺度的重力场动态变化特征,并利用小波分析方法,将不同场源深度的重力异常进行分离。通过功率谱分析,获取各阶小波重力细节对应的场源深度。研究结果表明,2017年8月9日精河MS6.6地震前,震中位于负值集中区,四阶小波重力细节显示震中附近出现明显的四象限分布;2020年1月16日库车MS5.6地震前,震中位于负值区,小波重力细节整体量值较小;功率谱估算的场源近似深度与2次地震的震源深度相近。 相似文献
4.
由于航空电磁具有海量数据,因此快速有效的成像和反演手段至关重要.本文针对层状介质模型推导与实现了广义模型约束条件下时间域航空电磁一维反演.从正则化反演的目标函数出发,通过改变模型约束项构造Lp范数反演和聚焦反演,进而通过改变模型求解域构造出基于小波变换的稀疏约束反演.针对不同反演方法目标函数的构建方式,本文进一步从数学原理上分析不同反演方法的预期效果,并通过理论模型和实测数据进行验证.结果表明L0.8范数反演、聚焦反演和基于小波变换的稀疏约束反演可以得到更符合地下层状介质陡变界面的反演结果. 相似文献
5.
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
6.
7.
基于阿拉山口、精河、博乐、温泉4个气象站点1960-2013年地面观测气象数据,采用Penman-Monteith公式、Mann-Kendall检验、小波分析、主成分相关分析等方法分析艾比湖绿洲湿地年及季节潜在蒸散量及地表湿润度的特征变化及定量化成因,以期为艾比湖绿洲湿地区域的水资源科学配置提供科学依据。结果表明:(1)1960-2013年,艾比湖绿洲湿地年平均潜在蒸散量为1 063.52mm,夏季值最大为552.3 mm,冬季最小为25.3 mm,年平均潜在蒸散量以12.68 mm·(10a)-1的速率递减,各季节潜在蒸散变化趋势与年变化一致,夏季表现最明显;(2)Mann-Kendall检验表明,年均和春、夏、秋潜在蒸散量显著性突变时间分别是1991年、1994年、1994年和1993年,冬季不存在突变,显著性突变均发生在21世纪90年代,地表湿润度年突变时间为1985年;(3)艾比湖绿洲湿地潜在蒸散量及地表湿润度存在明显的周期变化,主震荡周期分别为29 a和21 a,以多、少交替发生,具有全域性;(4)风速是年及季节潜在蒸散量的主导因素,地表湿润度变化的主导因素是降水量和相对湿度。 相似文献
8.
合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度(天际、月际)构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM2.5对PM10、NO2、O3、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R2分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天(PM2.5浓度大于100 μg/m3)的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。 相似文献
9.
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