最后,深度学习模型的计算复杂度较高,需要大量的计算资源和时间。这对于实时地震监测和预测的要求提出了一定的限制。 综上所述,基于深度学习的地震灾情智能监测与预测具有重要的应用前景和潜力。深度学习可以通过处理地震数据和相关信息,提高地震灾情的监测和预测能力。然而,还需要进一步研究和解决深度学习在地震灾情监测与...
地震波逆时偏移补偿中,常用的方法有最小二 乘反演吸收衰减补偿法、求解拉普拉斯算子的解耦 黏滞声波方程法、求解补偿方程的波数域格林函数 等啓幻,这些方法存在着依赖于正演且计算复杂度较 高的缺点。深度学习具有能够自适应性学习的特点,在地震波逆时偏移补偿中具有广泛的应用前景李金丽等闪用黏滞声波逆时偏移方法...
3. 结合地震学知识,训练深度学习模型,提高地震波形特征的判别能力。 高分辨率成像与定位 深度学习在地震预警中的发展趋势地震前兆识别 1. 探索深度学习在识别地震前兆方面的潜力,例如地磁和电磁异常。 2. 构建基于深度学习的无监督学习算法,从大规模地震数据中发现地震前兆的潜在模式。 3. 利用迁移学习技术,将其他...
8.根据权利要求1所述的自监督深度学习地震数据低频重建方法,其特征在于,对搭建 的双通道U‑Net网络进行训练过程中,一个通道输入为中高频段地震数据U (t),另一个 Band1 通道输入为中高频段震数据包络 网络输出为低频段地震数据U (t)。 Band2 9.根据权利要求8所述的自监督深度学习地震数据低频重建方法,其...
上述方程是列车的动力学方程,等式右侧是桥梁传递给列车的力F: bv (3); 桥梁传递给列车的力是由桥梁的振动引起的。具体来说,桥梁的位移响应和速度 响应通过列车的阻尼器和弹簧转化为桥梁对列车的力。 [0026](2)桥梁的有限元模型 用于连续刚构桥的分析有限元模型采用具有12个自由度(DOFs)的两节点、三维梁 ...
4、现有的地震事件类型在识别判定时,通过比较待识别信号与主地震信号之间相似度的方式来识别地震事件类型,在地震事件类型识别后,并没有针对天然地震事件的危害严重程度进行针对性的计算分析,从而不能够快速且准确的判定天然地震事件的危害程度,无法根据实际的地震情况进行相适应预警提示,不利于天然地震事件预警信息的及时生...
的精度和计算效率;然后结合测井资料通过对实际资料应用,进行井震对比,对三种深度学 习的地震波阻抗反演方法的反演效果进行对比分析与评价,以期为智能化反演方法的优选提 供参考。 (2)时域卷积神经网络可建立地震数据与波阻抗之间的非线性映射关系已经在正演数 据中得到证实。然而在少量标注样本下该深度神经网络是否能用...
记录美好生活 打开看看@四川省地震局说震事儿 #说震事儿 地震科学常识16 ... 展开 @四川省地震局创作的原声一四川省地震局 @四川省地震局创作的原声一四川省地震局 @四川省地震局创作的原声一四川省地震局 30+ 0 打开App 打开抖音 再看一遍
传统的地震预测方法主要依赖地震学、地理学等学科领域的知识和技术,其预测结果往往存在诸多局限性。然而,随着深度学习技术的不断发展,其在地震预测领域的应用也日益受到研究者的关注。深度学习作为一种人工智能技术,其在处理大规模数据和进行复杂模式识别等方面有着独特的优势。本文旨在探讨基于深度学习的地震预测方法。
组合可以压制干扰波,提高信噪比,改善地震记录的质量,有线性和不等灵敏度组合,面积型的组合,如星型,三角形,矩形.1野外的检波器组合2野外震源组合3室内的混波. 18.断层在地震剖面上的识别标志主要有那些? 1同相轴错断2反射同相轴数目突增减或消失,波阻间隔突然变化3反射波同相轴形状突变,反射零乱或出现空白带4标准反...