一种基于深度学习的地震波识别方法

一种基于深度学习的地震波识别方法，包括第一步，采集地震波信号得到原始数据，经中心截取和归一化处理后得到统一信号；第二步，用CEEMDAN分解统一信号，得到若干阶本征模态函数与残差分量，对每阶模态函数按预设时间尺度参数粗粒化处理划分子序列，再通过模糊隶属度函数构建相似性准则，计算各子序列模糊熵值并整合成特征矩阵，第三步，采用概率主成分分析对特征矩阵降维，得到降维后特征矩阵，第四步，将降维后特征矩阵输入由部落竞争与成员合作算法优化的CTCM‑1D‑CNN模型，预测输出地震波类型，完成地震波识别。因此，本设计对地震波识别的精度与稳定性较好。