作為深度學(xué)習(xí)方法的一種,長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種信號處理的重要方法.本文基于實(shí)際觀測地電場數(shù)據(jù)來合成訓(xùn)練集,對特定結(jié)構(gòu)的長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,將訓(xùn)練所得網(wǎng)絡(luò)對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行測試后,將網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用至實(shí)際觀測數(shù)據(jù).結(jié)果顯示,經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)很好地學(xué)到了訓(xùn)練集樣本的特征,對測試集數(shù)據(jù)的信噪比壓制了約20 dB,并過濾了人為添加的特定頻率的干擾成分,對實(shí)際觀測數(shù)據(jù)處理后得到明顯的日變、半日變以及半月變、月變、半年變、年變等潮汐響應(yīng),表明長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效應(yīng)用于地電場數(shù)據(jù)處理研究. 

【文章來源】：地球物理學(xué)報(bào). 2020,63(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

新島臺1998—1999兩年實(shí)測數(shù)據(jù)頻譜分析

圖1 新島臺1998—1999兩年實(shí)測數(shù)據(jù)頻譜分析圖3 (a) 2次諧波擬合實(shí)際數(shù)據(jù),(b)4次諧波擬合實(shí)際數(shù)據(jù),(c)7次諧波擬合實(shí)際數(shù)據(jù),(d)12次諧波擬合實(shí)際數(shù)據(jù)

圖2 (a) 1999-12-21信號時(shí)間序列, (b) 圖(a)信號頻譜分析以一天的數(shù)據(jù)為一個(gè)單位,將合成的理想無噪聲數(shù)據(jù)和添加噪聲數(shù)據(jù)分別作為長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)輸出和輸入,這樣,1998—1999兩年的數(shù)據(jù)共730組輸出和輸入.為擴(kuò)大訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的樣本,本文在輸入數(shù)據(jù)中隨機(jī)添加15～30 dB高斯噪聲、泊松噪聲以及幅度相位在一定范圍內(nèi)隨機(jī)取值的固定頻率噪聲,重復(fù)添加28次,共得到20440組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸出和輸入.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3067872