基于端到端 LSTM 的火山事件震中定位估计
信号处理
2021-10-28 v1 机器学习
地球物理
摘要
本文提出一种基于端到端 LSTM 的方案，以解决无需任何将到时拾取与定位估计相关联的先验模型的火山事件定位问题。值得强调的是，由于事件震中与地震台站之间距离较短，火山信号中的自动到时拾取极不准确。选择 LSTM 是因为其能够捕捉时变信号的动态特性，并在记忆单元状态中移除或添加信息以及建模长期依赖关系。本文也简要介绍了 LSTM 的原理。本文给出的结果表明，基于 LSTM 的架构提供的成功率（即误差小于 1.0 km）为 48.5%，这远高于自动到时拾取所得的成功率。此外，所提出的基于端到端 LSTM 的方法比 CNN 的成功率高 18%。
引用
@article{arxiv.2110.14594,
title = {End-to-end LSTM based estimation of volcano event epicenter localization},
author = {Nestor Becerra Yoma and Jorge Wuth and Andres Pinto and Nicolas de Celis and Jorge Celis and Fernando Huenupan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.14594},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 7 figures