基于卷积神经网络的地震与爆破识别模型及其在广东地区的初步应用
曾晓燕1
邱强2
蒋策1
周少辉3
梁明1
熊成1
1.中国广州 510070 广东省地震局;中国广州 510070 中国地震局地震监测与减灾技术重点实验室2.中国广州 511458 中国科学院南海海洋研究所;中国广州 511458 中国科学院边缘海与大洋地质重点实验室;巴基斯坦伊斯兰堡 45320 中国-巴基斯坦地球科学研究中心3.中国济南 250014 山东省地震局
摘要：本文基于AlexNet卷积神经网络模型,提出了一种数据处理简单、准确率高的人工爆破波形识别方法.利用广东省地震台网记录,选取人工分析入库的天然地震和人工爆破事件数据源对模型进行训练和测试,搭建了一个适用于广东地区的爆破自动识别器,并对广东地区540个波形进行测试.结果显示,运用该模型所得天然地震事件的精确率、召回率以及F1分数均大于0.98,而人工爆破事件的识别精确率、召回率以及F1分数均大于0.90.表明该模型可以高效准确地判别广东地区天然地震与人工爆破波形,比人工识别方法更稳定、准确和高效.
关键词：卷积神经网络事件性质判别人工爆破广东地区
分类号：P315.61(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
资助基金：广东省地震局青年地震科研基金(GDDZY202405)
论文发表日期：2024-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 1002-1013 )
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