[发明专利]一种基于深度学习的微震多时窗智能P波到时拾取方法在审
| 申请号： | 202210526595.9 | 申请日： | 2022-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN114841210A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 罗浩;于靖康;潘一山;丁琳琳;张利;刘阳军;刘乐 | 申请（专利权）人： | 辽宁大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 21207 | 代理人： | 王洋 |
| 地址： | 110000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的微震多时窗智能P波到时拾取方法，步骤为：1)采集用于模型训练与测试的数据集，并根据到时标签将微震波形分为不同种类的微时窗；2)搭建CGAS的P波到时拾取深度学习模型，并对该模型进行训练；3)使用测试集对模型进行测试评估；4)使用CGAS模型对波形进行P波到时拾取；5)当多个台站监测到微震事件后，使用CGAS模型对多个台站监测到的震动波形数据进行多时窗的P波到时拾取；6)记录微震事件和各台站的到时信息。本发明通过上述方法，解决了现有技术中存在的拾取精度低、微震事件漏检或误检等问题，提供了一种高鲁棒、高精度的微震多时窗智能P波到时拾取方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多时 智能 到时 拾取 方法 | ||
【主权项】：
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