【摘 要】
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地震前兆数据在地震预警、震后趋势分析、石油探测以及其他一些地球物理学领域中发挥重要价值,然而获取高质量的地震前兆数据目前仍具有挑战性。依靠人工对前兆数据进行清洗和异常检测的传统方式,存在效率低下且受人为主观性较大的问题。对此国内外学者不断深入研究提出不同的前兆数据异常检测算法。然而,目前前兆数据异常检测算法主要是基于离线批处理的方式进行,不能满足台站工作人员对实时性的需求,不能很好地被应用到现实场
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地震前兆数据在地震预警、震后趋势分析、石油探测以及其他一些地球物理学领域中发挥重要价值,然而获取高质量的地震前兆数据目前仍具有挑战性。依靠人工对前兆数据进行清洗和异常检测的传统方式,存在效率低下且受人为主观性较大的问题。对此国内外学者不断深入研究提出不同的前兆数据异常检测算法。然而,目前前兆数据异常检测算法主要是基于离线批处理的方式进行,不能满足台站工作人员对实时性的需求,不能很好地被应用到现实场景中。此外大多方法只针对某一类型的前兆数据进行异常检测,每一类型的前兆数据都需要设计相应的检测模型,因此不可避免需要多个模型同时部署,增加部署难度和计算资源的需求,另一方面针对单一类型前兆数据进行异常检测忽略了多维时序数据各维度间潜在的非线性相关关系,而研究表明充分利用数据各维度间的相关关系对数据异常检测工作具有重要指导意义。因此,本文将尝试探索一种在线的多维前兆数据同步异常检测算法。本文的主要工作和贡献如下:(1)提出基于EWT-IForest-LI的数据清洗方法。多维前兆数据因为某一维度数据存在噪音干扰或异常引起该时刻数据整体不可用,使用经验小波变换对前兆数据各维度进行变换分解,对分解后模态分量中的高频部分应用孤立森林方法进行数据清洗以剔除其中的突变和噪音数据点,对剔除的数据点使用线性插值法进行填充来保证数据完整性。(2)提出了基于CNN-BiLSTM网络预测的前兆异常检测算法。在预测阶段,提出在线多维同步预测模型CNN-BiLSTM,利用BiLSTM来捕获时序数据的长期特征,CNN来捕捉多维数据间潜在的非线性关系,同时改进损失函数使多维数据都能达到很好的预测效果。在异常评估阶段通过比较预测误差与平均误差得到原始异常评分。在异常判定阶段使用滑动窗口和正态分布右尾函数来调整阈值进行异常判定,并评估该时刻总体异常评分。(3)根据滁州市地震局实际需求,搭建了基于SpringBoot和Vue前后端分离的地震前兆异常检测与预警平台,将本文提出的算法应用于平台中的异常检测模块,实现了科研成果的有效转化。
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