一種基于異構(gòu)多分類模型的震源類型預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110179143.3 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)(公告)號(hào) CN112526606A 公開(kāi)(公告)日 2021-03-19
申請(qǐng)公布號(hào) CN112526606A 申請(qǐng)公布日 2021-03-19
分類號(hào) G06N3/04(2006.01)I;G01V1/28(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G01V1/30(2006.01)I;G01V1/36(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I 分類 測(cè)量;測(cè)試;
發(fā)明人 劉鵬;張真;高中強(qiáng);曹騮;時(shí)晨皓 申請(qǐng)(專利權(quán))人 南京云創(chuàng)大數(shù)據(jù)科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京鐘山專利代理有限公司 代理人 徐燕
地址 210014江蘇省南京市秦淮區(qū)永智路6號(hào)南京白下高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)四號(hào)樓A棟9層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于異構(gòu)多分類模型的震源類型預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng),包括獲取不同地區(qū)的地震事件,對(duì)其事件類型進(jìn)行確定,作為深度學(xué)習(xí)的震源類型事件分類的基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù);分別從特征值、波形圖和頻譜圖三個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)處理;使用三層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的SE?ResNet模型分別對(duì)特征值和波形圖、頻譜圖進(jìn)行模型的訓(xùn)練,利用集成學(xué)習(xí)中的加權(quán)投票法對(duì)三種分類器的結(jié)果進(jìn)行集成,賦予不同模型不同的權(quán)重;對(duì)待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后,帶入保存好的模型預(yù)測(cè)事件類別。本發(fā)明能夠快速、準(zhǔn)確的分析出震源類型事件,并在此基礎(chǔ)上能夠提高預(yù)測(cè)類型的類別數(shù),具有良好的泛化性能。??