利用机器学习分类算法拾取震相走时

目录

声明

1 绪论

1.1引言

1.2 研究背景与研究意义

1.2.1 研究背景

1.2.2 研究意义

1.3国内外研究现状

1.3.1 传统的走时自动拾取方法综述

1.3.2 机器学习在地震学中的运用

1.3.3 机器学习在震相走时自动拾取中的运用

1.4本文研究目标和研究内容

1.5本文创新点

2 走时自动拾取方法原理

2.1 传统走时自动拾取方法原理

2.1.1 利用长短时间窗平均法拾取走时

2.1.2 利用波形相关法拾取走时

2.2本文所用机器学习算法原理

2.2.1决策树分类算法原理

2.2.2 K中心算法原理

3 机器学习分类算法拾取走时研究

3.1不同方法走时拾取误差频数分布直方图

3.2 走时拾取效果效果与信号强弱之间的关系

3.3 强噪声情况下分类算法拾取走时的改进

4利用机器学习方法拾取实际地震数据

4.1数据预处理

4.2 K中心算法拾取实际地震数据结果

4.3决策树算法拾取实际地震数据结果

5结论与展望

参考文献

致谢