基于深度学习的高铁地震判识方法研究
2025-10-29
研究背景与问题
随着我国高速铁路的快速发展，地震预警系统在高铁安全运行中的重要性日益凸显。地震判识的准确性是确保预警系统可靠性的关键指标。然而，在地震事件发生时，如何准确识别地震事件与干扰事件，提高地震预警的准确率，成为当前研究的重要问题。
研究方法
本研究采用深度学习方法，构建了高铁地震快速识别模型。该模型算法包括7层卷积网络和3个池化层，利用深度卷积神经网络对地震波信号进行特征提取。此外，为了提高模型的鲁棒性和泛化能力，采用了迁移学习技术，将深度学习模型应用于高铁地震信号处理领域。
核心结果
通过对大量实际地震波数据进行分析，该模型在地震事件和干扰事件的识别上取得了显著的成果。具体表现为：地震事件的识别准确率达到了98%，干扰事件的识别准确率达到了95%。同时，模型在实际应用中表现出良好的稳定性和实时性，为高铁地震预警判识提供了有力的技术支持。
结论与意义
本研究成功构建了基于深度学习的高铁地震快速识别模型，为高铁地震预警判识提供了新的思路。该模型具有较高的识别准确率和良好的实时性，有助于提高高铁地震预警系统的可靠性。此外，本研究还表明，深度学习技术在高铁地震信号处理领域具有广阔的应用前景。未来，我们将继续优化模型，提高识别准确率，为高铁地震预警系统的实际应用提供有力保障。
