云计算环境下震前震源异常次声波自动识别方法

• 作者: 乔红丽 张常在
• 来源期刊: 地震工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 震前震源 异常次声波 自动识别 筛查模组 异常检测
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 地震科学研究
• 页码范围: 1331-1336
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0844.2018.06.1331

摘要

云计算下采用三点阵次声源定位方法,在自动识别震前震源次声波过程中不能自动筛选识别大量的异常次声波数据,导致震前监测准确度不高且效率低下.因此提出一种云计算环境下震前震源异常次声波自动识别方法,构建JNS异常次声波数据采集筛查模组,全天候实时扫描访问端口,快速反馈异常次声波数据,采用NDS异常次声波数据序列异常检测算法快速识别错误序阵,准确回查、定位和锁定异常次声波数据;利用震前震源异常次声波自动识别方法分类识别异常次声波信号,判断该信号是否是地震可疑信号.实验结果表明,所提方法可有效自动识别震前震源异常次声波信号类型,信号分类准确率最大值达到99.99％;多次识别耗时最大均值仅为1.3 min,具有准确率高和效率快的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张常在	内蒙古大学物理科学与技术学院	14	102	5.0	9.0
2	乔红丽	呼和浩特职业学院师范学院	2	0	0.0	0.0