一种基于深度学习与物理约束的三维地震动场快速预测方法

本发明涉及地震预测技术领域，具体涉及一种基于深度学习与物理约束的三维地震动场快速预测方法，包括以下步骤：S1，数据采集：实时获取地震事件相关的原始数据；S2，数据预处理与多模态数据融合：对原始数据进行预处理，并对预处理后的原始数据进行融合为多模态数据；S3，空间插值：实现震中区域的地震动特征插值预测，输出空间频谱数据；S4，时序预测与物理信息优化：生成地震动时域预测序列，同时使用SVM模型修正误差；S5，实时推理与应急响应：在GPU架构下实现实时分钟级响应，输出三维地震动场数据；本发明，实现了三维地震动场的高精度、分钟级预测，显著提升了震后应急响应的效率与可靠性。