一种基于遗传算法优化的微地震信号分类方法

本发明公开了一种基于遗传算法优化的微地震信号分类方法，包括数据采集：获取包含多类微地震事件形态的波形数据；预处理：对获取的波形数据进行去均值、带通滤波预处理，去除基线漂移和高频噪声干扰；包络计算：对预处理后的微地震信号分别计算时域包络和频谱包络；特征提取：从时域包络和频谱包络中提取多种统计量和时频参数，组成特征全集；特征选择与分类器优化：利用遗传算法对多层感知器结构参数和特征子集进行联合搜索优化；训练与验证：利用优化后的特征子集和网络结构对多层感知器进行训练，并在验证集上评估分类准确率。本发明能实现高精度分类，对噪声具有鲁棒性，可广泛应用于微地震监测、爆破事件监测以及其他振动源识别等领域。