一种基于孪生神经网络的强震动加速度记录垂直分量识别方法

本发明公开了一种基于孪生神经网络的强震动加速度记录垂直分量识别方法。首先计算并分析了数据库各组记录的三个分量之间的加速度时程的互相关系数与傅里叶谱的互相关系数。然后采用孪生神经网络对各组合的加速度特征进行学习，采用残差网络对各组合的傅里叶谱特征进行学习，并结合人工进一步判断。该方法是通过比较一组地震动记录的三个分量之间的加速度波形和FAS的相似性来实现的，取得了相当高的准确率。可以准确识别测试集中的正常和标记错误的记录。与单纯采用传统人工方法进行识别相比，在保证识别准确率的同时显著提高了效率。