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申请/专利权人：山东省地震局
申请日：2024-05-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118244340A
主分类号：G01V1/28
分类号：G01V1/28;G01V1/30
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及地震识别技术领域，本发明公开了基于深度学习的地震事件类型识别判定方法；包括采集实时的事件特征数据，输入到训练完成的机器学习模型内预测出实时的事件类型值，采集天然地震事件的负面影响参数，生成天然地震影响度，将天然地震影响度与预设的天然地震影响阈值比较，划分地震影响级别，并生成地震影响预警提示；相对于现有技术，能够准确的采集到事件特征数据，能够准确的预测出地震事件类型，并在识别到天然地震事件时，对天然地震事件的危害严重程度进行适应性的计算和评估，结合评估结果，给出天然地震事件的危害预警提示，为地震台站的管理人员快速、准确且及时的发出地震预警信息提供了良好的基础。
主权项：1.基于深度学习的地震事件类型识别判定方法，其特征在于，包括：S1：采集地震事件的历史训练数据，历史训练数据包括事件特征数据和事件类型值；S2：基于历史训练数据，训练预测出事件类型值的机器学习模型；S3：采集实时的事件特征数据，输入到训练完成的机器学习模型内预测出实时的事件类型值，事件类型值包括天然地震事件和非天然地震事件；S4：采集天然地震事件的负面影响参数，基于负面影响参数，生成天然地震影响度；S5：将天然地震影响度与预设的天然地震影响阈值比较，划分地震影响级别，并生成地震影响预警提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省地震局 基于深度学习的地震事件类型识别判定方法
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