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基于生成对抗网络和卷积神经网络的高速铁路地震预警干扰信号识别方法
1
作者 宋晋东 栾世成 +7 位作者 李山有 马强 孙文韬 刘赫奕 周学影 姚鹍鹏 黄鹏杰 朱景宝 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第1期225-232,共8页
为提升高速铁路地震预警系统中地震事件识别的可靠性,提出基于生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的高速铁路地震预警干扰信号识别方法。首先,通过GAN对打夯干扰信号进行数据增强,以实现数据平衡;其次,设计并构建GAN-CNN打夯干扰信... 为提升高速铁路地震预警系统中地震事件识别的可靠性,提出基于生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的高速铁路地震预警干扰信号识别方法。首先,通过GAN对打夯干扰信号进行数据增强,以实现数据平衡;其次,设计并构建GAN-CNN打夯干扰信号识别模型,并对其进行训练和测试;最后,通过对比试验,验证该模型在干扰信号识别中的有效性和准确性。结果表明:与未使用GAN进行数据增强的情况相比,所提方法识别打夯干扰信号和地震事件信号的准确率分别为99.60%和100%,性能显著提升;此外,GANCNN模型的交并比、准确率、召回率和综合能力评价指标也得到提高。该方法可为高速铁路地震预警干扰信号识别提供参考。 展开更多
关键词 地震预警 高速铁路 卷积神经网络 生成对抗网络 打夯干扰信号
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基于混合神经网络的高速铁路地震预警方法
2
作者 朱景宝 孙文韬 +3 位作者 周学影 姚鹍鹏 李山有 宋晋东 《铁道学报》 北大核心 2025年第3期178-190,共13页
破坏性地震对高速铁路安全会造成严重的影响。为使高速铁路地震预警系统快速获得可靠的Ⅰ级地震警报,基于日本K-NET台网记录的强震动数据,提出一种基于震级阈值(M=5.5)和峰值地震加速度阈值(PGA=40 cm/s^(2))的深度学习高速铁路现地阈... 破坏性地震对高速铁路安全会造成严重的影响。为使高速铁路地震预警系统快速获得可靠的Ⅰ级地震警报,基于日本K-NET台网记录的强震动数据,提出一种基于震级阈值(M=5.5)和峰值地震加速度阈值(PGA=40 cm/s^(2))的深度学习高速铁路现地阈值地震预警方法。设计一种结合卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制的混合神经网络架构,并在该网络架构的基础上,训练两个独立的模型,分别用于预测震级和峰值地震加速度是否超过阈值。同时,根据震级阈值和峰值地震加速度阈值设置4个警报预测级别。基于混合神经网络模型对震级和峰值地震加速度的预测,每个台站将发布相应的警报预测级别。警报预测级别4表示台站附近有高震级事件且存在潜在破坏。在P波到达后3 s,对于相同的测试数据集,和基线模型相比,混合神经网络模型对于震级预测和峰值地震加速度预测有更好的性能,且震级预测的准确率达到97.26%,PGA预测的准确率达到98.89%,警报预测级别的准确率到达96.31%。将该方法应用于2021年2月13日发生于日本福岛的7.3级地震,结果表明,在P波到达后10 s内,警报预测级别的准确率达到90%,平均预警时间超过19 s。 展开更多
关键词 高速铁路 地震预警 神经网络 震级 峰值地震加速度
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基于支持向量机预测模型的高速铁路现地地震预警方法 被引量：3
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作者 宋晋东 朱景宝 +6 位作者 刘艳琼 孙文韬 李水龙 曾奎原 汪云龙 姚鹍鹏 李山有 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期177-187,共11页
以准确发出预测高速铁路Ⅰ级地震警报为目标,提出基于支持向量机(SVM)预测模型的高速铁路现地地震预警方法,并分析该方法的可行性。首先,针对震级和地震动加速度峰值2个参数,分别明确相应的SVM预测模型;然后,设置阈值(震级6级和地震动... 以准确发出预测高速铁路Ⅰ级地震警报为目标,提出基于支持向量机(SVM)预测模型的高速铁路现地地震预警方法,并分析该方法的可行性。首先,针对震级和地震动加速度峰值2个参数,分别明确相应的SVM预测模型;然后,设置阈值(震级6级和地震动加速度峰值40 cm·s-2)并定义预测等级及其与阈值间的对应关系,依据2个参数预测值与阈值的关系发布不同等级警报;最后,根据地震动加速度峰值观测值与预测值的对比,定义报警动作,评价报警性能。依托2022年1月8日青海门源6.9级地震的全部加速度数据进行离线验证,结果表明:P波到达后1~3 s时间窗内,2个参数的预测值逐渐接近真实值,预测误差的标准差明显减小,SVM预测模型可得到准确预测结果;首台(距离震中最近且离破坏最近的台站)触发后1 s时即可成功发布警报,触发后6 s时烈度Ⅶ度区域内的所有台站均成功发布警报。该方法可为低成本烈度仪服务高速铁路地震监测预警提供参考。 展开更多
关键词 高速铁路 地震预警 震级 加速度峰值 支持向量机
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