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Toward earthquake early warning:A convolutional neural network for rapid earthquake magnitude estimation

Artificial Intelligence in Geosciences 2023年第1期4卷 39-46页

作者： Fanchun Meng Tao Ren Zhenxian Liu Zhida Zhong Software College of Northeastern University Shen YangChina

Earthquake early warning(EEW)is one of the important tools to reduce the hazard of *** contemporary seismology,EEW is typically transformed into a fast classification of earthquake magnitude,i.e.,large magnitude earthquakes that require warning are in the positive category and vice versa in the negative ***,the current standard information signal processing routines for magnitude fast classification are time-consuming and vulnerable to data ***,in this study,Deep Learning(DL)algorithms are introduced to assist with *** the three-component seismic waveform record of 7 s obtained from the China Earthquake Network Center(CENC),this paper proposes a DL model(EEWMagNet),which accomplishes the extraction of spatial and temporal features through DenseBlock with Bottleneck and Multi-Head *** experiments on Chinese field data demonstrate that the proposed model performs well in the fast classification of ***,the comparison experiments demonstrate that the epicenter distance information is indispensable,and the normalization has a negative effect on the model to capture accurate amplitude information.

关键词： massive tectonic earthquakes Earthquake early warning Magnitude classification DenseBlock Multi-head attention

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