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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明公开了一种基于物理规则约束和深度学习的微震源能量预测方法，包括以下步骤：获取微震波形数据集，微震波形数据集包括六通道微震事件波形、对应的事件波形能量值标签和基于波谱的位移二重积分值标签；将六通道微震事件波形进行组合作为输入、对应的事件波形能量值标签作为输出，并将基于波谱的位移二重积分值标签作为额外的训练约束项，对神经网络进行训练，得到微震源能量预测模型；将目标微震波形数据输入微震源能量预测模型，通过微震源能量预测模型输出目标微震波形数据对应的目标微震能量值。本发明可以获取准确的目标微震能量值，从而提高灾害预警的可靠度与准确性。
主权项：1.一种基于物理规则约束和深度学习的微震源能量预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取微震波形数据集，所述微震波形数据集包括六通道微震事件波形、对应的事件波形能量值标签和基于波谱的位移二重积分值标签；S2、将所述六通道微震事件波形进行组合作为输入、所述对应的事件波形能量值标签作为输出，并将所述基于波谱的位移二重积分值标签作为额外的训练约束项，对神经网络进行训练，得到微震源能量预测模型；S3、将目标微震波形数据输入所述微震源能量预测模型，通过所述微震源能量预测模型输出所述目标微震波形数据对应的目标微震能量值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 一种基于物理规则约束和深度学习的微震源能量预测方法
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