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基于深度神经网络的地磁观测数据高压直流输电干扰事件识别 被引量:3
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作者 单维锋 闫非石 +3 位作者 刘海军 李志扬 刘高川 陈俊 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1575-1588,共14页
随着越来越多高压直流输电线路的投入运行,地磁观测数据质量受到了严重影响.现有以人工或半人工方法识别高压直流输电干扰事件的工作量也随着受干扰范围的不断扩大和地磁观测仪器的增多而成倍增加.为了高效、准确地识别地磁观测数据中... 随着越来越多高压直流输电线路的投入运行,地磁观测数据质量受到了严重影响.现有以人工或半人工方法识别高压直流输电干扰事件的工作量也随着受干扰范围的不断扩大和地磁观测仪器的增多而成倍增加.为了高效、准确地识别地磁观测数据中的高压直流干扰事件,本文基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络,提出了一种高压直流输电干扰事件自动识别深度学习模型.利用2012年1月1日至2014年12月31日地磁台站原始观测数据,结合专家标注的持续时间在2 h内的高压直流输电干扰事件记录,制作高压直流输电干扰样本34360条,正常样本34360条.模型在训练集上的准确率达到了94.12%,验证集上的准确率达到了92.94%,测试集上的准确率达到了92.86%.初步研究表明深度学习方法在识别地磁观测数据中的高压直流输电干扰事件中具有较高的准确率,为下一步自动识别地磁观测数据中的车辆干扰、基建工程干扰、轻轨干扰等其他干扰事件提供了一种新的思路. 展开更多
关键词 高压直流输电 干扰识别 深度神经网络 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 地磁观测数据
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信阳台地磁观测数据干扰分析及观测质量改善 被引量:2
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作者 陈贤 成万里 黄恩贤 《高原地震》 2021年第3期41-46,共6页
通过分析2016年以来信阳地震台GM4型磁通门磁力仪观测数据受到干扰情况,将干扰类型分为内观测环境干扰和外观测环境干扰。分析表明:内观测环境干扰主要为观测室内温湿度变化和仪器本身背景噪声的影响;外观测环境干扰主要为高压直流输电... 通过分析2016年以来信阳地震台GM4型磁通门磁力仪观测数据受到干扰情况,将干扰类型分为内观测环境干扰和外观测环境干扰。分析表明:内观测环境干扰主要为观测室内温湿度变化和仪器本身背景噪声的影响;外观测环境干扰主要为高压直流输电和台站附近车辆干扰;内、外观测环境干扰都能通过及时有效的措施来降低其干扰影响,从而提高观测资料质量。 展开更多
关键词 地磁观测数据 相关性分析 内环境干扰 外环境干扰 应对措施
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地磁时变观测数据中高压直流输电干扰事件多尺度表示及识别方法
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作者 李良超 刘海军 +5 位作者 单维锋 雷东兴 袁静 陈俊 王浩然 袁国铭 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期969-981,共13页
高效准确地识别地磁时变观测数据中受高压直流输电干扰的波形对于提高地磁时变观测数据质量具有重要意义.然而,由于高压直流输电干扰事件持续时间长短不一、干扰程度变化多样,给识别任务带来巨大困难.为了能自动识别长短不同的高压直流... 高效准确地识别地磁时变观测数据中受高压直流输电干扰的波形对于提高地磁时变观测数据质量具有重要意义.然而,由于高压直流输电干扰事件持续时间长短不一、干扰程度变化多样,给识别任务带来巨大困难.为了能自动识别长短不同的高压直流输电干扰事件,本文提出一种高压输电干扰事件的多尺度表示及识别方法:利用小波技术具有多尺度的特性,卷积神经网络具有自动特征提取的特性,将二者结合,设计了一个多输入卷积神经网络模型来识别地磁中的高压直流输电干扰事件.首先使用离散小波技术将地磁时变观测样本进行多尺度分解,得到原始样本的多尺度表示,再将分解后的多尺度地磁时变观测样本分别输入到含有多个输入分支的卷积神经网络中,每个分支分别自动提取不同尺度的特征,然后将多个尺度的特征融合,并加入注意力机制来自适应计算每个尺度特征的权重,对多尺度特征进行加权处理,再采用全连接层和SoftMax层进行分类,本文将该模型命名为CBAM-MCNN.在中国地震前兆台网中心提供的高压直流输电干扰样本上进行试验,并将本文所提出模型的识别效果与现有的全卷积网络、残差神经网络、多输入卷积神经网络、IICM-HVDCT-CNN-LSTM进行了对比,在5271条测试样本集上,本文所提出的CBAM-MCNN模型识别准确率达到了97.14%,F_1值达到了97.12%,远远高于其他4种对比模型. 展开更多
关键词 地磁时变观测数据 高压直流输电干扰 小波分解 卷积神经网络 CBAM注意力机制
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泾阳地磁台地磁观测干扰分析
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作者 黄英 王秋宁 《中国高新科技》 2024年第18期64-66,共3页
地磁观测作为地震前兆观测的主要手段之一,在前兆观测中较为成熟,其数据的准确和稳定对监测预报工作有很大影响。文章选取泾阳地磁台2022—2023年受干扰的地磁观测数据,对干扰形态、持续时间以及处理方法进行了分析。结果表明,泾阳台地... 地磁观测作为地震前兆观测的主要手段之一,在前兆观测中较为成熟,其数据的准确和稳定对监测预报工作有很大影响。文章选取泾阳地磁台2022—2023年受干扰的地磁观测数据,对干扰形态、持续时间以及处理方法进行了分析。结果表明,泾阳台地磁观测数据干扰可以通过工作人员对观测环境的密切跟踪保护,发现干扰时可以在预处理地磁数据时剔除掉这些非天然变化,相对完整地保留天然地磁场数据。 展开更多
关键词 地磁观测环境 地磁观测数据 干扰 预处理
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四分位法在地磁日变化观测数据分析中的应用 被引量:6
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作者 何宇飞 杨冬梅 +1 位作者 朱荣 陈传华 《地震地磁观测与研究》 2011年第1期65-70,共6页
四分位法可用于描述包括偏态分布、分布不明和分布末端无确定值等任何分布资料的特征,并且可以去除数据中大数的影响,较均值、标准差等更为稳定。针对地磁日变化数据的复杂性,不同时段数据分布特征的差异性和不确定性,在此引进四分位法... 四分位法可用于描述包括偏态分布、分布不明和分布末端无确定值等任何分布资料的特征,并且可以去除数据中大数的影响,较均值、标准差等更为稳定。针对地磁日变化数据的复杂性,不同时段数据分布特征的差异性和不确定性,在此引进四分位法加以分析。通过分析,提取地磁日变化中来自地磁场扰动、仪器记录错误、人为干扰以及可能与地震的孕育有关因素的相对异常,这对地磁数据质量的监控及其他影响因素的研究提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 四分位法 地磁日变化观测数据 相对异常
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多台站地磁观测资料综合处理的一种方法 被引量:3
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作者 吴国有 田山 +1 位作者 刘允秀 关华平 《地震》 CSCD 北大核心 1997年第3期271-276,共6页
通过利用空间线性度方法,分析处理地磁场前兆观测资料,并从“场”的角度综合计算多台站的地磁场观测资料,确立地磁基本场的统一信息量─—空间线性度地分析处理华北地区多个台站1975~1994年的地磁场前兆观测资料。结果表明,中强地... 通过利用空间线性度方法,分析处理地磁场前兆观测资料,并从“场”的角度综合计算多台站的地磁场观测资料,确立地磁基本场的统一信息量─—空间线性度地分析处理华北地区多个台站1975~1994年的地磁场前兆观测资料。结果表明,中强地震之前约1a左右的时间内,空间线性度α可能出现明显的下降异常,有些在临震前回升,因此地磁场空间线性度α有可能作为中强地震前兆预报的指标。 展开更多
关键词 地震综合预报 地磁 地磁异常 地磁观测数据
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应用卷积神经网络和自注意力机制识别地磁场干扰事件
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作者 单维锋 李志扬 +6 位作者 陈俊 刘海军 张秀霞 邢丽莉 胡秀娟 夏庆新 夏金铸 《地震地磁观测与研究》 2022年第5期49-63,共15页
随着受干扰地磁观测仪器数量的不断增多,现有半人工识别干扰事件的方法存在效率低、工作量大、识别结果因人而异等问题。本文利用2012年1月1日至2014年12月31日全国地磁台网原始观测数据和地磁专家标注的2小时内干扰事件记录,分别构建... 随着受干扰地磁观测仪器数量的不断增多,现有半人工识别干扰事件的方法存在效率低、工作量大、识别结果因人而异等问题。本文利用2012年1月1日至2014年12月31日全国地磁台网原始观测数据和地磁专家标注的2小时内干扰事件记录,分别构建干扰事件样本和正常样本各51357条,基于卷积神经网络和自注意力机制提出一种新的干扰事件识别模型,实现干扰事件的自动、快速分类。实验结果显示,该模型在验证集的准确率达到92.93%,在测试集的准确率达到93.37%。与MLP、FCN、ResNet三种模型相比,本模型在测试集上的准确率平均提高近8.76%,表明卷积神经网络和自注意力机制等深度学习算法在地磁观测数据干扰事件识别领域具有巨大潜力,为进一步精确识别各类干扰事件探索了一种新思路。 展开更多
关键词 地磁观测数据 干扰事件识别 深度学习 卷积神经网络 自注意力机制
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Analysis and Study on the Change of the Observed Geo-electric Field Data at Lhasa Geomagnetic Station before and after the Nepal MS8.1 Earthquake
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作者 Xi Jilou Guan Huaping +7 位作者 Liu Chao Zhuang Nan Guan Xinying Yang Xiaoming Zhang Zhiguo Ci Zhuoga Kelsang Drolma Ma Aiming 《Earthquake Research in China》 CSCD 2016年第4期526-541,共16页
In this paper,the main purpose is to analyze and research the characteristics of the geoelectric field observed data with a long time span and large amplitude abnormal change,at the Lhasa geomagnetic station( hereafte... In this paper,the main purpose is to analyze and research the characteristics of the geoelectric field observed data with a long time span and large amplitude abnormal change,at the Lhasa geomagnetic station( hereafter referred to as "Lhasa station "),before and after the Nepal M_S8. 1 strong earthquake,which occurred on April 25,2015. Based on the observation conditions,the observation system,and the observed data of Lhasa station preliminary discussed,the main characteristics of the abnormal change and evolution process are analyzed and studied,using the following two methods; the "synthesis energy accumulation"and the "power as MSA spectrum"analysis,from the two aspects of the"Time Domain"and"Frequency Domain. "The results show that the abnormal change of the geo-electric field observation of Lhasa station experienced a development stage following the process of "trend change- disturbance change- earthquake period-recovery period",and an evolution process of "low frequency change- high frequency change- smooth change- high frequency change ",before and after the Nepal M_S8. 1strong earthquake. Comprehensive analysis shows that the variation characteristics and evolution process of the geo-electric field at Lhasa station are basically consistent with the results of the relevant mechanism and phenomenon research. So far,this is valuable information with certain objectivity,which is typical and representative to reflect the whole process of the gestation, occurrence and complete development of such strongearthquakes. 展开更多
关键词 Geo-electric field Nepal Ms8. 1 earthquake Lhasa geomagnetic station Abnormal change Synthesis energy accumulation Power as MSA spectrum
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