一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測系統(tǒng)，屬于人工智能領(lǐng)域，該系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)采集裝置、地震預(yù)測裝置和監(jiān)控警報(bào)中心。其中數(shù)據(jù)采集裝置主要是地震儀和網(wǎng)絡(luò)模塊組成，用于采集地震波和將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸。地震預(yù)測裝置生成包含以下步驟：首先選取大量的訓(xùn)練樣本集，主要是關(guān)于地震波的圖片。然后構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對其進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練完成之后，即生成了地震預(yù)測系統(tǒng)。監(jiān)控警報(bào)中心主要分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出以及采集裝置的數(shù)據(jù)預(yù)測哪個(gè)位置即將發(fā)生地震。本發(fā)明通過通用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，克服了特征匹配算法考慮不全的缺點(diǎn)，具有很好的泛化能力，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。
【專利說明】
一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)，尤其涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測系統(tǒng)。【背景技術(shù)】
[0002]據(jù)統(tǒng)計(jì)，地球上每年發(fā)生約500多萬次地震，其中能對人類造成嚴(yán)重危害的地震大約有10多次，但每次特大地震總會帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損害、人員傷亡，給人們的心理帶來嚴(yán)重的負(fù)擔(dān)。
[0003]現(xiàn)在的科技水平無法準(zhǔn)確的預(yù)知地震到來，因此急需一種新型的地震預(yù)測裝置。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]如今隨著人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，使得機(jī)器自我抽象、學(xué)習(xí)事物特征成為可能。 因此，本發(fā)明提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測系統(tǒng)。通過分析多年來地震的數(shù)據(jù)，讓機(jī)器能夠幫助我們預(yù)測地震。
[0005]本發(fā)明的解決方案如下所示:一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測系統(tǒng)，主要包含數(shù)據(jù)采集裝置、地震預(yù)測裝置和監(jiān)控警報(bào)中心；其中數(shù)據(jù)采集裝置主要是由地震儀和網(wǎng)絡(luò)模塊組成，用于采集地震波和將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸;采集裝置可以分布在全國地震比較頻繁的地方，采集裝置內(nèi)部含有網(wǎng)絡(luò)模塊和地震儀， 可以將采集到的地震波信息及位置信息通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給地震預(yù)測裝置。
[0006]地震預(yù)測裝置生成包含以下步驟:首先選取大量的訓(xùn)練樣本集，主要是關(guān)于地震波的圖片;然后構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對其進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練完成之后， 即生成了地震預(yù)測系統(tǒng)；監(jiān)控警報(bào)中心主要分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出以及采集裝置的數(shù)據(jù)預(yù)測哪個(gè)位置即將發(fā)生地震；數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要通過地震儀采集當(dāng)?shù)氐牡卣鸩▓D形，并將該圖形及位置信息通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)到地震預(yù)測裝置；地震預(yù)測裝置分析地震波圖形輸出地震發(fā)生的概率，并將位置信息及概率信息發(fā)送到監(jiān)控警報(bào)中心。監(jiān)控警報(bào)中心得到地震預(yù)測裝置的輸出以及位置信息，將其寫入數(shù)據(jù)庫，并通過大屏幕按照地震概率由大到小顯示，如果某一位置概率超過閾值則發(fā)生報(bào)警。
[0007]其中地震預(yù)測裝置的生成，主要包含以下步驟:(1)選取訓(xùn)練樣本，主要為地震發(fā)生時(shí)的地震波圖片和地震未發(fā)生時(shí)的地震波圖片。
[0008](2)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本文選用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含一個(gè)輸入層，兩個(gè)卷積層，兩個(gè)采樣層，一個(gè)全連接層，一個(gè)輸出層。
[0009](3)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練樣本送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后不斷迭代進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)最后輸出樣本的誤差率低于預(yù)期的值時(shí)，停止訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成，生成地震預(yù)測裝置。
[0010]本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測系統(tǒng)，應(yīng)用廣泛、操作簡便，通過新型的人工智能技術(shù)，可以方便實(shí)時(shí)的預(yù)測地震發(fā)生的概率，具有泛化能力強(qiáng)，能夠自我學(xué)習(xí)等特點(diǎn)。【附圖說明】
[0011]圖1是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成框圖；圖2是地震預(yù)測系統(tǒng)的簡單流程圖?！揪唧w實(shí)施方式】
[0012]下面對本發(fā)明的內(nèi)容進(jìn)行更加詳細(xì)的闡述:采集裝置可以分布在全國地震比較頻繁的地方，采集裝置內(nèi)部含有網(wǎng)絡(luò)模塊和地震儀，可以將采集到的地震波信息及位置信息通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給地震預(yù)測裝置。
[0013]地震預(yù)測裝置的生成主要是通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且加以訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練完成后即可形成。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含輸入層，第一卷積層，第一采樣層，第二卷積層，第二采樣層，全連接層，輸出層等。首先將大量發(fā)生地震時(shí)和未地震時(shí)的地震波信息圖片輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過大量的迭代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到收斂，此后，即可將地震儀采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)輸入地震預(yù)測裝置得到地震發(fā)生的概率。
[0014]監(jiān)控警報(bào)中心得到地震預(yù)測裝置的輸出以及位置信息，將其寫入數(shù)據(jù)庫，并通過大屏幕按照地震概率由大到小顯示，如果某一位置概率超過閾值則發(fā)生報(bào)警。
[0015]本系統(tǒng)的具體實(shí)施步驟如圖2所示:首先構(gòu)建如圖1所示的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。包含輸入層，第一卷積層，第一子采樣層，第二卷積層，第二子采樣層，全連接層，輸出層等。
[0016]其中卷積層可以包含多個(gè)卷積核(神經(jīng)元)，用于提取輸入圖像的不同特征。而子采樣層主要對卷積層的輸出采樣來進(jìn)行壓縮。全連接層將最后第二采樣層的結(jié)果變化成1 維的向量，用于代表地震發(fā)生的概率。[〇〇17]然后將大量地震發(fā)生或者未發(fā)生時(shí)的地震波圖片輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過多次迭代訓(xùn)練，如果樣本誤差低于預(yù)期時(shí)，完成訓(xùn)練，生成地震預(yù)測裝置。
[0018]其次分布各地的采集裝置將采集到的地震波圖形及位置信息定時(shí)發(fā)送到地震預(yù)測裝置。地震預(yù)測裝置分析地震波圖片，輸出地震發(fā)生的概率。
[0019]最后監(jiān)控警報(bào)中心將地震預(yù)測裝置產(chǎn)生的輸出及位置信息存入數(shù)據(jù)庫，通過大屏幕顯示出來，如果有地震發(fā)生的概率大于閾值時(shí)則報(bào)警。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，主要包含數(shù)據(jù)采集裝置、地震預(yù)測裝置和監(jiān)控警報(bào)中心；其中數(shù)據(jù)采集裝置主要是由地震儀和網(wǎng)絡(luò)模塊組成，用于采集地震波和將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳 輸；地震預(yù)測裝置生成包含以下步驟:首先選取大量的訓(xùn)練樣本集，主要是關(guān)于地震波的 圖片；然后構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對其進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練完成之后，即生 成了地震預(yù)測系統(tǒng)；監(jiān)控警報(bào)中心主要分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出以及采集裝置的數(shù)據(jù)預(yù)測哪個(gè)位置即將發(fā)生 地震；數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要通過地震儀采集當(dāng)?shù)氐牡卣鸩▓D形，并將該圖形及位置信息通過網(wǎng) 絡(luò)發(fā)到地震預(yù)測裝置；地震預(yù)測裝置分析地震波圖形輸出地震發(fā)生的概率，并將位置信息及概率信息發(fā)送到 監(jiān)控警報(bào)中心，監(jiān)控警報(bào)中心實(shí)時(shí)監(jiān)控地震發(fā)生概率數(shù)據(jù)，當(dāng)概率超過閾值，發(fā)生報(bào)警。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的地震預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，主要包含以下步驟:(1)選取訓(xùn)練樣本，主要為地震發(fā)生時(shí)的地震波圖片和地震未發(fā)生時(shí)的地震波圖片；(2)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本發(fā)明選用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含一個(gè)輸入層，兩個(gè)卷積層， 兩個(gè)采樣層，一個(gè)全連接層，一個(gè)輸出層；(3)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練樣本送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后不斷迭代進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)最后輸 出樣本的誤差率低于預(yù)期的值時(shí)，停止訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成，生成地震預(yù)測裝置。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的地震預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，監(jiān)控警報(bào)中心得到地震預(yù)測裝置的輸出以及位置信息，將其寫入數(shù)據(jù)庫，并通過大屏 幕按照地震概率由大到小顯示，如果某一位置概率超過閾值則發(fā)生報(bào)警。
【文檔編號】G01V1/00GK106019359SQ201610324909
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月17日
【發(fā)明人】尹超, 李朋, 姜?jiǎng)P
【申請人】浪潮集團(tuán)有限公司