一种基于深度学习的地震震源参数预测方法及装置

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一种基于深度学习的地震震源参数预测方法及装置
申请号:CN202410952406
申请日期:2024-07-16
公开号:CN118859310B
公开日期:2025-03-28
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供一种基于深度学习的地震震源参数预测方法及装置,包括:从目标台站获取地震事件波形、P波到达时间和震中距;根据P波到达时间,对地震事件波形进行预处理,得到T分量地震事件波形;构造与T分量地震事件波形长度相同的辅助波形;其中,辅助波形包括震中距对应的波形、T分量地震事件波形的最大振幅对应的波形和目标台站的台站信息对应的波形;将T分量地震事件波形和辅助波形输入预设的震源参数预测模型中,由震源参数预测模型输出预测的震源参数。本申请可以快速获得震源参数,无需人工介入,并提高震源参数的预测精度。
技术关键词
震源参数 波形 地震 样本 输入神经网络模型 标识 拐角 滤波 线性 曲线 频率 预测装置 模块 数据 标签 噪声 应力 精度
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