[发明专利]一种基于深度学习的P波到时自动拾取方法有效
| 申请号： | 202011281803.0 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112364296B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 赵永;杨天鸿;孙东东;王述红;刘洪磊;张鹏海;邓文学 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的P波到时自动拾取方法，首先收集矿山现场微震事件，对微震事件的波形进行预处理；然后通过MSSA方法进行分析，获取波形的第1主重构分量RC 1；其次构建LSTM深度学习网络模型，进行噪声段、信号段和尾波段的区分，确定信号段初始点位置，即为P波到时；最后利用验证数据进行P波到时拾取的结果检验，评价P波到时拾取精度。本发明在进行P波到时拾取时准确度更高，与人工拾取之间的误差更小，且具有鲁棒性，提升了矿山开采微震信号P波到时的拾取效率和精度，为微震自动、高精定位计算提供重要基础和保障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 到时 自动 拾取 方法 | ||
【主权项】：
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