【摘 要】
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传统冲击地压研究中的定位模型过度依赖理想条件,而且计算中需要准确震动波到达时间。本文提出一种基于卷积神经网络的微震定位法,利用短时傅里叶变换将采集到的震动信号进行
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传统冲击地压研究中的定位模型过度依赖理想条件,而且计算中需要准确震动波到达时间。本文提出一种基于卷积神经网络的微震定位法,利用短时傅里叶变换将采集到的震动信号进行预处理,完成时域到时频域的变换,将数据从一维转化为二维,之后代入卷积神经网络模型中,利用有监督学习方法从数据中提取信息,在实验室测量的240组数据集上的测试结果表明,该定位方法的准确率达到了97.5%。这种方法不依赖准确的P波到时,且定位结果能达到较高精度。
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