【深度神经网络拾取地震P和S波到时】是一种利用深度学习技术解决地震学中的基础问题的方法。地震波形数据中的P波和S波到时提取是地震学家研究地震活动、地震预测以及地球内部结构的关键步骤。传统的手动或基于规则的方法往往依赖专家经验，耗时且易受人为因素影响。
本文提出了一种利用深度神经网络的新方法，特别是采用了Inception深度网络模型来自动提取地震波形特征并准确预测P和S波的到达时间。Inception网络是一种多尺度信息处理架构，能够高效处理复杂的数据结构，特别适合图像和时间序列数据。
在这个模型中，首先对原始三成分地震数据进行高通滤波和归一化处理，以减少噪声并标准化输入。经过预处理的数据被输入到17层的Inception网络，网络会自适应地学习和提取波形特征，并直接输出到时信息。这种方法避免了传统方法中设定时窗和阈值的步骤，提高了自动化程度。
通过对比测试，该深度学习模型在含有不同强度噪声的数据上表现出了较高的鲁棒性和稳定性。与传统的AR-AIC+STA/LTA方法相比，虽然运算速度稍慢，但深度神经网络无需人工设置参数，具有更高的可用性，并且可以通过迭代升级进一步提升精度。
该研究的创新之处在于将人工智能引入到地震学领域，提供了一种新的思路来解决地震波到时拾取问题。这种方法有望提高地震监测的效率和准确性，对于地震预警系统和地球动力学研究具有重要意义。同时，它也强调了深度学习在处理复杂科学问题上的潜力，特别是在处理大规模、高维度数据时的优势。
