地震分类

简介：
《地震分类》是一篇介绍不同种类地震及其特征的文章，包括构造地震、火山地震和塌陷地震等类型，帮助读者了解地震成因与影响。 这项研究的目标是利用超过60万张地震信号图像训练卷积神经网络（CNN），以将这些信号分类为“地震”或“噪声”。由于该模型能够在接近实时的情况下对信号进行分类，因此它在加快地震检测方面具有潜在的应用价值。 业务理解：从事地震监测的公司和机构可以利用此类深度学习模型来改进其现有的基于短期平均长期平均（STA/LTA）计算的方法。这些新方法可能有助于更快或更准确地识别地震事件。 数据理解：本研究使用了斯坦福大学提供的STEAD数据集，该数据集中包含120万个标注的地震信号样本，为多种机器学习算法的应用提供了丰富的训练和测试资源。 数据准备：从原始地震记录中提取并生成超过60万张图像用于模型训练。这些图像是通过对实际地震信号进行处理后得到的可视化表示形式。 建模：研究团队开发了两个主要模型——一个是分类器，用以区分真正的地震事件与背景噪声；另一个则是回归预测器，旨在根据输入的图像数据估计地震震级大小。