[发明专利]一种基于LSTM的多潜在子空间信息融合地震短临预测方法在审
| 申请号： | 202110887959.1 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113610147A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 朱坤傲;黄永明 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01V1/00;G01V3/00 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM的多潜在子空间信息融合地震短临预测方法，该方法主要面向电磁数据集，其包括了时域特征和频域特征，首先对数据集进行预处理，具体的有数据归一化和数据重采样；将电磁数据的时域特征和频域特征当作两个不同的观测视图，利用核典型相关分析对两视图的数据融合聚类，求出两视图数据的多个潜在子空间及其对应的典型相关变量，并将之作为模型训练的原始数据；根据地震时序数据预测任务的特点使用滑动窗口的方法制作训练样本和测试样本，借鉴stacking机器学习框架，针对不同潜在子空间的数据分别训练LSTM地震短临预测分类器，最后使用一个简单的LR回归模型对不同分类器做决策层融合得到最终的地震短临预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 潜在 空间 信息 融合 地震 预测 方法 | ||
【主权项】：
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