[发明专利]一种面向SWARM电磁卫星数据的深度学习地震预测方法有效
| 申请号： | 202010668934.8 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111814699B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 熊攀;张学民 | 申请（专利权）人： | 中国地震局地震预测研究所 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/084;G01V1/28;G01V1/30;G01V3/38 |
| 代理公司： | 北京邦创至诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11717 | 代理人： | 张宇锋 |
| 地址： | 100036*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向SWARM电磁卫星数据的深度学习地震预测方法，该方法包括以下步骤：步骤一，SWARM卫星磁场异常识别与分析，先进行SWARM卫星磁场异常识别，在此基础上，将所有的异常进行统计分析，总结其规律；步骤二，面向SWARM电磁卫星数据的深度学习地震预测模型研究；步骤三，基于迁移学习的张衡一号电磁卫星数据地震预测模型研究；本发明首次提出通过利用迁移学习和深度学习技术，利用积累的SWARM电磁卫星数据研究构建深度学习网络建立预测模型，并研究通过迁移学习迁移构建基于面向张衡一号电磁卫星数据的地震预测模型，探索和实践深度学习技术在地震预测上的应用，为地震预测探索新的方法和途径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 swarm 电磁 卫星 数据 深度 学习 地震 预测 方法 | ||
【主权项】：
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