神经网络在震相识别中的应用  

Application of Neural Network in the Discrimination of Seismical Signal

作　　者：王娟[1] 刘俊民[1] 范万春[1] 

机构地区：[1]西北核技术研究所,陕西西安710024

出　　处：《现代电子技术》2004年第8期35-37,共3页Modern Electronics Technique

基　　金：国防科研预先研究项目 (41 330 0 30 5)

摘　　要：设计了三阶段的三层 BP神经网络对地震震相进行分类识别 ,系统将地震震相分为 4类 :远震 T、区域性 S、区域性 P、噪声 N;网络训练测试利用了 STKA台站的 2 0 0组数据 ,样本集和测试集各占 10 0组 (其中 3 0个远震 T波、 2 0区域性 P波、 2 0区域性 S波、 3 0噪声 N ) ,三阶段的平均识别效率分别为 91% ,93 .8% ,98% ,实验证明 ,用神经网络对地震震相进行自动识别是可行的 。A threestage backwardpropagating neural network used to classify seismical phase is designed Seismical phase is classified as four classes: teleseismic T; regional P; regional S; noise N Two hundred groups data of STKA station is used in the network training The ratio of discrimination to seismical phase in threestage are 91%, 93 8%, 98% by our method It is feasible to use neural network to discriminate seismical phase automatically in our experiment, which can ease seismical analysis′ work

关 键 词：地震震相 分类识别 神经网络 偏震分析 

分 类 号：P315.6[天文地球—地震学] TP389.1[天文地球—固体地球物理学]