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编辑:华体汇体育正规中国有限公司时间:2022-08-06 08:50点击量:50

  日发表的一项研究显示英国《自然》杂志11,地震的演化进行准确地实时估测一个机器学习模型可以对大型,测定以光速传播的重力变化信号这个经过训练的机器学习模型能。

  般需要测定地震波对地震的监测一,中传播的能量脉冲地震波是在地壳。而然,系统有时候反应太慢基于地震波的预警,上)发生的当下准确估算地震规模无法在大型地震(矩震级8或以。弹性重力信号(PEGS)有一种解决办法是追踪即时,以光速传播这种信号,致重力变化而产生由岩体突然错动导。过不,的方位和发展做出快速可靠的实时估算PEGS是否能用来对大型地震出现后,待验证一直有。

  天文台的科学家们此次在日本1400个潜在地震位置模拟了35万个地震情景来自法国蔚蓝海岸大学、法国发展研究院、法国国家科学研究中心、蔚蓝海岸,深度学习模型(PEGSNet)并利用PEGS信号训练了一个。后之,大地震的实时数据测试了这个模型研究人员又用2011年日本东北,录的规模最大、破坏力最强的地震之一2011年日本东北大地震是迄今有记。

  员发现研究人,华体汇官方版app(湖南)有限公司位、地震规模以及地震随时间的变化PEGSNet能准确计算地震方。的是重要,快速给出以上信息PEGSNet能,前就做出判断在地震波到达。

  员总结道研究人,能出现的相关海啸)的早期监测方面或能发挥重要作用PEGSNet在大型地震及其演化(从地表破裂到可。主要针对日本虽然这个模型,们强调但他,地适用于其他地区该模型也能很好,能实时使用这一策略只需很小的调整就。梦然(张)

  地震的演化进行准确地实时估测一个机器学习模型可以对大型,测定以光速传播的重力变化信号这个经过训练的机器学习模型能。

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