摘要
本发明涉及地震波模拟领域,具体公开了一种基于环境噪声场提取格林函数的地震动模拟方法,包括:S1.采集环境场记录的单台站数据并进行预处理,预处理包括去趋势和去均值、截取和重采样、去除仪器响应、带通滤波以及归一化处理;S2.计算所有台站对的互相关函数;S3.利用基于小波基函数的神经网络和无监督学习技术提取环境噪声场中的格林函数;S4.基于提取的格林函数合成长周期地震动。采用本发明的技术方案能够实现高空间覆盖、连续实时监测和合成,并提供更高的地下介质分辨率。
技术关键词
监督学习技术
混合高斯模型
连续实时监测
监督学习方法
神经网络结构
机器学习方法
表达式
土层表面
神经网络模型
周期
震源
协方差矩阵
代表
数据
特征值
分辨率
频率
地震
波形
格式
系统为您推荐了相关专利信息
原始脑电信号
生成对抗机制
时空卷积神经网络
特征提取模型
深度生成网络
压缩特征向量
特征学习网络
非结构化数据处理方法
多尺度特征融合网络
时空融合特征