基于卷积神经网络的速度大脉冲识别方法研究

作者：牛志辉; 陈波^*; 卜春尧

来源：震灾防御技术, 2021, 16(03): 485-491.

• 强地震动
• 速度脉冲
• 卷积神经网络(CNN)
• 图像识别

含速度大脉冲的强地震动具有复杂的特性,人工提取速度大脉冲特征的方法较繁琐,故利用卷积神经网络(CNN)在图像特征自动提取方面的优势,提出基于卷积神经网络图像识别的速度大脉冲识别方法。基于美国太平洋地震工程研究中心NGA-West1数据库提供的强地震动记录,筛选出6 000条非脉冲记录和91条含有速度大脉冲的强地震动记录。采用在原始记录中加入高斯噪声和过采样的方法,使2类记录样本数量达到均衡。利用本文建立的卷积神经网络模型对2类记录速度时程图进行特征自动提取和分类识别,结果显示测试集准确率为99%,表明本文卷积神经网络模型能够自动提取速度大脉冲特征,进而复现已有结果。将本文方法与传统方法进行了对比,结果表明,对含有多个速度脉冲的强地震动记录的识别,本文方法优于传统方法,具有较高的可靠性、鲁棒性、灵活性。

• 单位
  中国地震局地球物理研究所