검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

A Dynamic Model for the Seismic Signals Processing and Application in Seismic Prediction and Discrimination 지진 예측 및 식별에서 지진 신호 처리 및 적용을 위한 동적 모델

Payam NASSERY, Karim FAEZ

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

본 논문에서는 지진 신호 분석을 위한 새로운 방법을 제시했습니다. ARMA 모델링과 퍼지 LVQ 클러스터링 방법. 이 연구에서 달성된 목표는 지진 기록 신호에서 자연적으로 또는 인위적으로 발생한 변화를 감지하고 이러한 변화를 일으킨 원인을 탐지하는 것입니다(지진 분류). 연구 중에 우리는 모델이 때때로 추가 지진 사건이 발생하기 바로 직전에 추가 지진 사건을 경보할 수 있다는 사실도 발견했습니다(지진 예측). 그래서 제안한 방법을 두 곳 모두에 적용하면 지진 분류 and 지진 예측 실험결과를 통해 연구된다. 이 연구는 텔레지진 단기간 녹음의 배경 소음을 기반으로 합니다. 그만큼 ARMA 연속적으로 겹쳐진 창에 대해 모델 계수가 파생됩니다. ㅏ 기본 모델 그런 다음 [19]에서 Nassery & Faez가 제안한 퍼지 LVQ 방법을 사용하여 계산된 모델 매개변수를 클러스터링하여 생성됩니다. [19] 모델 생성 과정에 참여하지 않는 시간 창은 다음과 같이 명명됩니다. 테스트 창. 모델 계수는 테스트 창 그런 다음 미리 정의된 일부 구성 규칙을 통해 기본 모델 계수와 비교됩니다. 이 비교의 결과는 유사성의 척도로 생성된 정규화된 값입니다. 위에서 생성된 연속 유사성 측정 세트는 다음과 같이 호출되는 시간 창 인덱스에 대한 곡선을 생성합니다. 특성 곡선. 수치 결과에 따르면 특성 곡선에는 종종 중요한 지진 정보가 많이 포함되어 있으며 소스 분류 및 예측 목적으로 사용될 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.12 pp.2098-2106
발행일
2000/12/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
패턴 인식

작성자

키워드