吴丹彤
- 作品数：4 被引量：40H指数：4
- 供职机构：山东省地震局更多>>
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- 相关领域：天文地球更多>>
- 山东中西部及邻近地区震源参数和场地响应的反演被引量：7
- 2008年
- 利用山东数字地震台网10个地震台自2004年6月至2007年8月记录的数字波形资料,采用Atkinson(1992)方法反演了山东中西部及邻近地区的非弹性衰减,得到该地区Q值与频率的关系是Q(f)=382.2.f0.443。运用Moya(2000)方法反演了10个台站的场地响应,得到了26个地震的震源参数,并对所得结果进行了初步讨论。
- 季爱东周彦文吴丹彤颜启王峰吉穆娟
- 关键词：震源参数
- CAP方法反演2014年山东乳山M4.2、M4.0地震震源机制解被引量：22
- 2014年
- 选用山东数字地震台网波形资料,利用CAP方法反演乳山2014年1月7日M4.2及4月4日M4.0地震震源机制解。反演结果显示,两次地震均在矩心深度为6km处获得最佳震源机制解,其节面参数基本一致,属于近走滑型地震。震中附近流动台站的震源距计算表明地震序列震源深度应略小于7km,与CAP方法反演结果具有一致性,表明地震的主体破裂发生在上地壳。
- 曲均浩刘瑞峰李金李永红张芹李铂吴丹彤
- 关键词：震源机制震源深度
- 地震事件自动判断方法研究被引量：5
- 2010年
- 地震事件的自动判断是自动定位系统中至关重要的部分。本文结合数字波形特征的实际模型,提出了一套符合计算机化运行模式的新方法。对波形进行预处理后采用传统STA/LTA方法、波形延续性、台站集中性三者相结合的判断方法,有效的排除了干扰台站,保证了地震事件自动判断的准确性,并在实际运行过程中得到很好的验证。
- 曲均浩刘希强石玉燕吴丹彤苗庆杰
- 关键词：延续性集中性
- 基于神经网络的近震与远震识别被引量：7
- 2012年
- 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2～6s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0.25s,而置信度达到80%以上的预测区间几乎接近0.35s;远震样本信号最小周期为0.9s,而置信度达到80%以上的预测区间达到0.5s,表明模型建立得当,具有良好的泛化能力。
- 曲均浩刘希强吴丹彤张芹于澄穆娟苗庆杰
- 关键词：BP神经网络近震远震震相识别
