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传统地震仪虽然能提供预测所需的必要信息,但是在面对强震的情况下会有数据丢失等情况,对强震预测产生巨大的不利影响。将地震震级预测看作分类问题,以强震数据作为地震震级预测的补充信息,结合卷积神经网络出色的图像特征提取能力与长短期记忆神经网络在时间序列上的学习与完善能力进行研究。
基于CNN-LSTM的地震震级预测研究
【摘 要】
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传统地震仪虽然能提供预测所需的必要信息,但是在面对强震的情况下会有数据丢失等情况,对强震预测产生巨大的不利影响。将地震震级预测看作分类问题,以强震数据作为地震震级预测的补充信息,结合卷积神经网络出色的图像特征提取能力与长短期记忆神经网络在时间序列上的学习与完善能力进行研究。
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院
【出 处】
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科技与创新
【发表日期】
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2020年11期
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