关键词:
深度神经网络
地震预警数据
实时
高频云
接收
噪声
摘要:
为提高地震预警数据传输的准确性和实时性,设计一个基于深度神经网络的地震预警数据实时高频云接收算法。采用深度神经网络算法搜索地震预警数据;通过零分析方法确定不同种类振动频率关联性,并利用深度神经网络中每个单元格模拟地震数据,对数据去噪,识别波动信号;通过傅里叶变换方法转换分类信号,通过深度神经网络完成地震预警数据实时高频云接收。实验结果表明,所提出算法的敲击振动数据接收误差低于5 mgal,数据采集所用时间低于42.5 ms,振幅信号接收误差低于1 m·s^(-1),时速拟合误差低于0.1 km·s^(-1),接收信号能量偏差小于0.004 J。以上数据证明该接收算法在敲击振动接收、地震振幅接收、速度拟合、能量值接收上具有较高的准确性,能够较为完整地保留原有的地震信号,完善地震预警数据云接收的实时性和高效性。