基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的地震事件分类

摘要

本文选用内蒙古区域地震台网记录到的417个爆破事件和519个天然地震事件的观测资料,对其进行截取和滤波等预处理后,经过短时傅里叶变换转换为时频域的对数振幅谱,使用含有3个卷积层的卷积神经网络作为分类器,实现地震事件自动分类.5折交叉验证结果显示,本文所使用算法的平均准确率达到97.33％,测试集的准确率达到98.03％,本文采用的模型应用了较完整的原始信息,因此获得了较高的准确率和较好的稳定性.