支持向量分类机LIBSVM方法识别天然地震、爆破与塌陷
Support Vector Machine LIBSVM Method for Identifying Natural Earthquakes, Blasting and Collapse
摘要 对天然地震、爆破及塌陷的波形数据进行小波变换,并用小波转换系数提取香农熵特征,采用支持向量分类机LIBSVM多类模式识别方法对香农熵特征进行分类识别,识别率在80%~95%之间。结果表明,采用LIBSVM对波形特征进行分类的方法可以较好地识别天然地震、爆破与塌陷。
关键词 :
支持向量分类机 ,
香农熵 ,
小波分析 ,
特征向量 ,
分类识别
Abstract :In this paper, we carry out wavelet transform of natural earthquakes, blasting and collapse. The support vector classifier LIBSVM multi-class pattern recognition method is used to classify Shannon entropy characteristics, and the recognition rate is between 80% and 95%. The results show that the method of classification of waveform features by LIBSVM can be used to identify natural earthquakes, blasting and collapse.
Key words :
support vector machine
Shannon entropy
wavelet analysis
feature vector
classification recognition
引用本文:
范晓易,曲均浩,曲保安等. 支持向量分类机LIBSVM方法识别天然地震、爆破与塌陷[J]. 大地测量与地球动力学, 2019, 39(9): 916-918.
FAN Xiaoyi,QU Junhao,QU Bao’an et al. Support Vector Machine LIBSVM Method for Identifying Natural Earthquakes, Blasting and Collapse[J]. jgg, 2019, 39(9): 916-918.
链接本文:
http://www.jgg09.com/CN/ 或 http://www.jgg09.com/CN/Y2019/V39/I9/916
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