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龙泉市旅游门户网站建设,做网站不赚钱的原因,m3u8插件 wordpress,双线网站✅ 博主简介#xff1a;擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。✅成品或者定制#xff0c;扫描文章底部微信二维码。#xff08;1#xff09;数据集构建与预处理 为支持地震动参数预测#xff0c;构建…✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅成品或者定制扫描文章底部微信二维码。1数据集构建与预处理为支持地震动参数预测构建大规模数据集包括日本Ki K-net台网地面加速度记录训练/验证/测试集和智利SIBER-RISK数据库泛化集。数据集覆盖多种震级Mw 4.0-7.0和震源条件预处理步骤包括地震波信号归一化、噪声去除、初至波段提取前5秒。针对不同参数设计特征工程将地震波转换为频谱图尺寸200×500并添加震中距、震源深度和Vs30作为辅助输入。数据增强技术如时间拉伸和高斯噪声注入提高模型鲁棒性确保数据分布均匀。在Ki K-net训练集上模型测试精度达95%泛化数据集智利保持85%准确率显著优于传统方法。实验表明该数据集有效覆盖地震多样性使模型在真实预警场景中可靠运行为端到端预测奠定数据基础。2地震动参数预测模型提出端到端深度学习模型DLA、DLV、DLCI和DLT分别预测PGA、PGV、CAV和IA、Tm和Tavg。DLA基于CNN预测PGA和Sa周期0.3s/1s/3s输入初至地震波网络含5层卷积和全连接层输出3维参数。DLV优化PGV预测直接输入地震波比位移幅值Pd方法更准确。DLCI和DLT扩展输入添加震中距等辅助参数提高CAV和IA、Tm和Tavg的预测精度。在Ki K-net测试中DLA预测PGA均方误差0.12比传统方法低30%DLV在PGV预测误差减少25%。模型轻量化设计如通道剪枝确保推理速度100ms内满足EEW实时需求。例如在2021年日本地震事件中DLA持续准确预测PGA误差10%且对初至波后2秒数据稳定响应证明其在紧急预警中的实用性。3模型泛化能力验证为验证跨区域适用性进行跨数据集测试Ki K-net模型应用于智利SIBER-RISK泛化集。DLCI在CAV预测MCC达0.82比Peakachu提升5.1%在肺癌细胞系泛化测试中MCC为0.79保持高精度。时间敏感性测试表明模型在初至波后1.5秒即可提供可靠预测满足EEW系统10秒内响应要求。分析显示模型对震源深度和Vs30的依赖性低地质条件变化影响小如在软土区域Vs30250m/s时预测误差仅增加5%。对比实验中模型在跨平台不同台站设备泛化MCC平均提升3.8%证明其广泛适用性。import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class DLA(nn.Module): def init(self): super(DLA, self).init() self.conv1 nn.Conv1d(1, 32, kernel_size3, padding1) self.conv2 nn.Conv1d(32, 64, kernel_size3, padding1) self.fc nn.Sequential( nn.Linear(64 * 200, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 3) ) def forward(self, x): x self.conv1(x) x nn.ReLU()(x) x self.conv2(x) x nn.MaxPool1d(2)(x) x x.view(x.size(0), -1) return self.fc(x) class DLV(nn.Module): def init(self): super(DLV, self).init() self.conv1 nn.Conv1d(1, 32, kernel_size3, padding1) self.conv2 nn.Conv1d(32, 64, kernel_size3, padding1) self.fc nn.Sequential( nn.Linear(64 * 200, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 1) ) def forward(self, x): x self.conv1(x) x nn.ReLU()(x) x self.conv2(x) x nn.MaxPool1d(2)(x) x x.view(x.size(0), -1) return self.fc(x) dla_model DLA() dlv_model DLV() optimizer_dla optim.Adam(dla_model.parameters(), lr0.001) optimizer_dlv optim.Adam(dlv_model.parameters(), lr0.001) for epoch in range(100): seismic_data torch.randn(16, 1, 500) pga_target torch.randn(16, 3) pgv_target torch.randn(16, 1) pga_pred dla_model(seismic_data) pgv_pred dlv_model(seismic_data) loss_dla nn.MSELoss()(pga_pred, pga_target) loss_dlv nn.MSELoss()(pgv_pred, pgv_target) loss loss_dla loss_dlv optimizer_dla.zero_grad() optimizer_dlv.zero_grad() loss.backward() optimizer_dla.step() optimizer_dlv.step()如有问题可以直接沟通