【基于RBF神经网络的地震与爆破识别技术】
地震监测和分析对于地震应急响应、预测和防范工作至关重要。然而,非天然震动源,如爆破活动,常常干扰地震记录,降低了数据的准确性。为了提高工作效率和确保地震目录的质量,自动化识别技术的应用显得尤为关键。地震与爆破事件的区分始于20世纪50年代,研究人员通过发震时刻、震中位置、初动方向等特征,以及波谱、频率、振幅衰减等差异进行分类。
近年来,随着模式识别技术和机器学习的迅速发展,这种方法被广泛应用于地震事件的自动分类。支持向量机(SVM)、K均值聚类和高斯混合模型等已被用来区分地震和爆破事件。本文则着重探讨了基于径向基函数(RBF)神经网络的地震与爆破识别技术。
RBF神经网络以其高效的学习能力和泛化性能,在许多分类问题中表现出色。在地震与爆破识别中,RBF网络利用两类事件在信号能量分布上的差异进行区分。具体操作包括:首先,通过8个带通滤波器处理事件波形,将其划分为P波、P波尾波、S波和S波尾波四个部分;接着,计算每个滤波器通道和波形段的能量特征值,形成32个特征参数;最后,这些参数作为输入向量输入到RBF神经网络,进行训练和分类。
研究表明,基于RBF神经网络的识别方法,识别率达到了88.1%,显示出较高的准确性。这种方法的优势在于,它能自我学习事件特征参数,适应不同地区的地层构造、仪器参数和背景噪声差异,提高了分类技术的普适性。
尽管已有多种方法取得了良好的识别效果,但在不同地区应用时,往往需要重新分析事件波形和调整特征参数。RBF神经网络技术的引入,减少了这种依赖,使得分类技术更加灵活,有利于在各种地震监控环境中广泛应用。
本研究选取了2014年至2017年桂林及其周边地区的地震和爆破事件数据,总计68次地震和74次爆破事件,震级范围在ML1.0至3.5之间。通过这种方法,可以有效地将爆破事件从地震事件中分离出来,从而提供更准确的地震活动数据,为地震活动性预测、地震危险性评估和地震预报提供支持。
综上所述,基于RBF神经网络的地震与爆破识别技术是一种高效且适应性强的分类手段,对于提升地震监测的准确性和效率具有重要意义。随着机器学习技术的不断发展,类似的智能识别方法将会在地震学领域发挥更大的作用。