一种基于异构多分类模型的震源类型预测方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN202110179143.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112526606A | 公开（公告）日 | 2021-03-19 |
| 申请公布号 | CN112526606A | 申请公布日 | 2021-03-19 |
| 分类号 | G06N3/04(2006.01)I;G01V1/28(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G01V1/30(2006.01)I;G01V1/36(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 刘鹏;张真;高中强;曹骝;时晨皓 | 申请（专利权）人 | 南京云创大数据科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 南京钟山专利代理有限公司 | 代理人 | 徐燕 |
| 地址 | 210014江苏省南京市秦淮区永智路6号南京白下高新技术产业园区四号楼A栋9层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于异构多分类模型的震源类型预测方法和系统，包括获取不同地区的地震事件，对其事件类型进行确定，作为深度学习的震源类型事件分类的基础训练数据；分别从特征值、波形图和频谱图三个方面进行数据处理；使用三层隐藏层的神经网络和改进的SE‑ResNet模型分别对特征值和波形图、频谱图进行模型的训练，利用集成学习中的加权投票法对三种分类器的结果进行集成，赋予不同模型不同的权重；对待预测数据，经过数据处理后，带入保存好的模型预测事件类别。本发明能够快速、准确的分析出震源类型事件，并在此基础上能够提高预测类型的类别数，具有良好的泛化性能。 |
