曲均浩，刘希强，吴丹彤，张 芹，于 澄，穆 娟，苗庆杰

(山东省地震局，山东济南250014)

基于神经网络的近震与远震识别*

曲均浩，刘希强，吴丹彤，张 芹，于 澄，穆 娟，苗庆杰

(山东省地震局，山东济南250014)

选用P波震相附近的地震波作为研究对象，对近震和远震特征信息进行探讨。选取初至P波主周期作为神经网络输入元，P波到达后2～6 s作为地震波时间窗，选择正确的网络结构和参数，搜集大量的地震样本数据进行训练，实现对近震和远震地震事件的非线性系统识别。结果表明:在样本训练区间检验数据的预测结果置信度达到100%;在非样本区间也能迅速收敛到标识符0或1附近。近震样本信号最大周期为0.25 s，而置信度达到80%以上的预测区间几乎接近0.35 s;远震样本信号最小周期为0.9 s，而置信度达到80%以上的预测区间达到0.5 s，表明模型建立得当，具有良好的泛化能力。

BP神经网络;近震;远震;震相识别

0 引言

目前识别地震震相主要依靠地震分析人员人工交互处理。地震发生后能够快速准确、稳定可靠地测定地震三要素，使得速报的平均时间为10 min，是地震速报速度方面一个质的飞跃。在测震台网实时处理系统中，自动定位是一个重要的组成部分 (赵仲和，2005)，而近震和远震的识别则是自动定位的关键技术之一。在自动定位系统中，如果不能很好地识别近震与远震，则会获取错误的震相，导致将远震错误定位在本区域附近，发布错误地震参数。

近震与远震的定义是以震中距为判断标准的。……