Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу
Стаття присвячена надзвичайно важливій темі пошуків короткострокового попередження вступу руйнівних струсів території України шляхом оцінки в умовах реального часу характеристик сейсмічного процесу - магнітуди і параметрів локалізації джерела землетрусу, із застосуванням математичного апарату нейрос...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Геофизический журнал |
|---|---|
| Datum: | 2019 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут геофізики ім. С.I. Субботіна НАН України
2019
|
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/158496 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу / М.А. Лазаренко, О.О. Герасименко, Н.М. Остапчук, Н.Л. Шипко // Геофизический журнал. — 2019. — Т. 41, № 1. — С. 200-214. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860218206759682048 |
|---|---|
| author | Лазаренко, М.А. Герасименко, О.О. Остапчук, Н.М. Шипко, Н.Л. |
| author_facet | Лазаренко, М.А. Герасименко, О.О. Остапчук, Н.М. Шипко, Н.Л. |
| citation_txt | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу / М.А. Лазаренко, О.О. Герасименко, Н.М. Остапчук, Н.Л. Шипко // Геофизический журнал. — 2019. — Т. 41, № 1. — С. 200-214. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Геофизический журнал |
| description | Стаття присвячена надзвичайно важливій темі пошуків короткострокового попередження вступу руйнівних струсів території України шляхом оцінки в умовах реального часу характеристик сейсмічного процесу - магнітуди і параметрів локалізації джерела землетрусу, із застосуванням математичного апарату нейросетевого моделювання. Для розв'язання задачі оцінки параметрів, що характеризують зону джерела збудження і геометрію системи джерело-станція, використані початкові, найменш спотворені Р-ділянки сейсмічних сигналів. Розроблено алгоритм моделювання на мережах штучних нейронів залежності записи перших секунд землетрусу від магнітуди і глибини гипоцентра.
Статья посвящена чрезвычайно важной теме поисков краткосрочного предупреждения вступления разрушительных сотрясений территории Украины путем оценки в условиях реального времени характеристик сейсмического процесса ― магнитуды и параметров локализации источника землетрясения, с применением математического аппарата нейросетевого моделирования. Для решения задачи оценки параметров, характеризующих зону источника возбуждения и геометрию системы источник―станция, использованы начальные, наименее искаженные Р-участки сейсмических сигналов. Разработан алгоритм моделирования на сетях искусственных нейронов зависимости записи первых секунд землетрясения от магнитуды и глубины гипоцентра.
The article is devoted to an extremely important topic of searching for a short-term warning of the entry of destructive vibrations in the territory of Ukraine by assessing in real-time conditions the characteristics of the seismic process — magnitude and localization parameters of the earthquake source, using the mathematical apparatus of neural network modeling. To solve the problem of estimating the parameters characterizing the zone of the excitation source and the geometry of the source-station system, the authors use the initial, least distorted P-sections of seismic signals, examining the postulate that by recording a seismic signal lasting several seconds after its entry, it is possible in real time it is sufficient to accurately predict the bypass of the expected signal (and, therefore, to estimate the magnitude) of the occurring earthquake.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:17:05Z |
| format | Article |
| fulltext |
Ì. À. ËÀÇÀÐÅÍÊÎ , Î. Î. ÃÅÐÀÑÈÌÅÍÊÎ, Í. Ì. ÎÑÒÀÏ×ÓÊ, Í. Ë. ØÈÏÊÎ
200 Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019
ÓÄÊ 550.344.094.6:528.087.4:004.032.26
Íåéðîìåðåæåâå îö³íþâàííÿ ïàðàìåòð³â ëîêàë³çàö³¿
³ ìàãí³òóäè äæåðåë çåìëåòðóñ³â çà ïî÷àòêîâèìè
ä³ëÿíêàìè çàïèñó ñåéñì³÷íîãî ñèãíàëó
Ì. À. Ëàçàðåíêî , Î. Î. Ãåðàñèìåíêî, Í. Ì. Îñòàï÷óê,
Í. Ë. Øèïêî, 2019
²íñòèòóò ãåîô³çèêè ³ì. Ñ. ². Ñóááîò³íà ÍÀÍ Óêðà¿íè, Êè¿â, Óêðà¿íà
Íàä³éøëà 3 ëèñòîïàäà 2018 ð.
Ñòàòüÿ ïîñâÿùåíà ÷ðåçâû÷àéíî âàæíîé òåìå ïîèñêîâ êðàòêîñðî÷íîãî ïðåäóïðå-
æäåíèÿ âñòóïëåíèÿ ðàçðóøèòåëüíûõ ñîòðÿñåíèé òåððèòîðèè Óêðàèíû ïóòåì îöåí-
êè â óñëîâèÿõ ðåàëüíîãî âðåìåíè õàðàêòåðèñòèê ñåéñìè÷åñêîãî ïðîöåññà � ìàãíè-
òóäû è ïàðàìåòðîâ ëîêàëèçàöèè èñòî÷íèêà çåìëåòðÿñåíèÿ, ñ ïðèìåíåíèåì ìàòåìà-
òè÷åñêîãî àïïàðàòà íåéðîñåòåâîãî ìîäåëèðîâàíèÿ. Äëÿ ðåøåíèÿ çàäà÷è îöåíêè ïà-
ðàìåòðîâ, õàðàêòåðèçóþùèõ çîíó èñòî÷íèêà âîçáóæäåíèÿ è ãåîìåòðèþ ñèñòåìû èñ-
òî÷íèê�ñòàíöèÿ, èñïîëüçîâàíû íà÷àëüíûå, íàèìåíåå èñêàæåííûå P-ó÷àñòêè ñåéñ-
ìè÷åñêèõ ñèãíàëîâ. Ðàçðàáîòàí àëãîðèòì ìîäåëèðîâàíèÿ íà ñåòÿõ èñêóññòâåííûõ
íåéðîíîâ çàâèñèìîñòè çàïèñè ïåðâûõ ñåêóíä çåìëåòðÿñåíèÿ îò ìàãíèòóäû è ãëóáè-
íû ãèïîöåíòðà. Äëÿ îïðåäåëåíèÿ âðåìåíè âñòóïëåíèÿ ñåéñìè÷åñêèõ âîëí, êðàéíå
îïàñíûõ ñ òî÷êè çðåíèÿ ñåéñìè÷åñêîãî ðèñêà, â àëãîðèòìå èñïîëüçîâàíû çàïèñè çåì-
ëåòðÿñåíèé Âðàí÷à â îãðàíè÷åííîé çîíå èñòî÷íèêîâ íà ïðèìåðå ñåéñìè÷åñêîé ñòàí-
öèè �Îäåññà�. Äàííûé ïîäõîä îáîáùåí äëÿ ñåòè ñòàíöèé �Îäåññà�, �Ñêâèðà�, �Ïîë-
òàâà� è çàðåãèñòðèðîâàííûõ íà íèõ â äàëüíåéøåì âîçìîæíî îïàñíûõ ñåéñìè÷åñ-
êèõ ñîáûòèé íà ýïèöåíòðàëüíûõ ðàññòîÿíèÿõ äî 12°. Îöåíêè ïðåäñêàçàíèÿ ìàãíè-
òóäû, ãëóáèíû èñòî÷íèêà è êîîðäèíàò ýïèöåíòðà ïðîäåìîíñòðèðîâàíû íà ðàçëè÷íûõ
êîìïîíåíòàõ çàïèñåé çåìëåòðÿñåíèé äëÿ âðåìåííûõ îêîí ðàçëè÷íîé äëèíû. Ïðåä-
ëîæåííûå àëãîðèòìû ìîãóò áûòü ïðèìåíåíû êàê ïðè àâòîìàòè÷åñêîé îáðàáîòêå ñåéñ-
ìè÷åñêîé èíôîðìàöèè, òàê è ïðîãíîçå ñåéñìè÷åñêîé îïàñíîñòè, ÷òî ïðåäóñìàòðè-
âàåò ïðÿìîå îïåðàòèâíîå âìåøàòåëüñòâî ñåéñìîëîãè÷åñêèõ ñëóæá â îöåíêó ñåéñìè-
÷åñêîé îïàñíîñòè.
Êëþ÷åâûå ñëîâà: íåéðîñåòåâîå ìîäåëèðîâàíèå, îöåíêà ïðåäñêàçàíèÿ, ñåéñìè-
÷åñêàÿ îïàñíîñòü, çåìëåòðÿñåíèÿ, ìàãíèòóäà, ïàðàìåòðû ëîêàëèçàöèè, ãëóáèíà èñ-
òî÷íèêà, íà÷àëüíûå ó÷àñòêè ñèãíàëà, êðàòêîñðî÷íîå ïðåäóïðåæäåíèå, àëãîðèòì.
Ïîñòàíîâêà çàäà÷³ ïîïåðåäæåííÿ ïðî
ñèëüí³ ìîæëèâî é êàòàñòðîô³÷í³ çåìëåòðó-
ñè íàáóâຠíà ñüîãîäí³ ïåðøî÷åðãîâî¿ àê-
òóàëüíîñò³. Ó ãóñòîíàñåëåíèõ ðàéîíàõ Óê-
ðà¿íè ò³ëüêè çà îñòàíí³ ðîêè ìåðåæåþ ñåéñ-
ì³÷íèõ ñòàíö³é ²íñòèòóòó ãåîô³çèêè (²ÃÔ)
ÍÀÍ Óêðà¿íè áóëî çàðåºñòðîâàíî 17 ëî-
êàëüíèõ çåìëåòðóñ³â ç ìàãí³òóäîþ 3,2�4,8,
ç íèõ 4 � çíà÷í³: 7-ãî ñåðïíÿ 2016 ð. ñòà-
ëàñÿ ñåéñì³÷íà ïîä³ÿ ç ìàãí³òóäîþ 4,8 ó ðà-
éîí³ Ìàð³óïîëÿ; 3 ëþòîãî 2015 ð. � M =
= 4,6, íà ñõ³ä â³ä Ìèðãîðîäà; 23 ÷åðâíÿ
2013 ð. � M = 4,6, ðàéîí Êðèâîãî Ðîãó; 7
ñåðïíÿ 2016 ð. � M = 4,8, ó ìåæàõ óêðà¿í-
ñüêîãî øåëüôó Àçîâñüêîãî ìîðÿ. Â 2016 ð.
â³äáóëèñÿ çåìëåòðóñè çîíè Âðàí÷à: 23 ñåðï-
íÿ � M = 5,7; 27 ãðóäíÿ � M = 5,6, ùî
ñïðè÷èíèëî â³ä÷óòí³ ñòðÿñàííÿ çåìíî¿ ïî-
âåðõí³ â Îäåñüê³é îáëàñò³ ³ ñòóðáîâàíó ðå-
àêö³þ ãðîìàäñüêîñò³. Âèð³øåííÿ öüîãî çàâ-
äàííÿ óñêëàäíåíå é òèì, ùî ÷àñ ì³æ ïðè-
õîäîì ó ïåâíó òî÷êó òåðèòî𳿠Óêðà¿íè ñåéñ-
ì³÷íîãî ñèãíàëó, çáóäæåíîãî äæåðåëîì çî-
íè Âðàí÷à, ³ ÷àñ âñòóïó ïîâåðõíåâî¿ õâèë³,
doi: 10.24028/gzh.0203-3100.v41i1.2019.158874
ÍÅÉÐÎÌÅÐÅÆÅÂÀ ÎÖ²ÍÊÀ ÏÀÐÀÌÅÒв ËÎÊÀ˲ÇÀÖ²¯ ² ÌÀÃͲÒÓÄÈ ÄÆÅÐÅË ...
Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019 201
ùî âèêëèêຠíàéíåáåçïå÷í³ø³ ñòðÿñàííÿ
çåìíî¿ ïîâåðõí³, äëÿ òåðèòî𳿠Óêðà¿íè ñòà-
íîâèòü â³ä äåê³ëüêîõ ñåêóíä äî 4 õâ.
Íåéðîìåðåæåâå îö³íþâàííÿ ³íòåíñèâ-
íîñò³ ñòðÿñàíü [Ëàçàðåíêî, Êîðîëåâ, 2004,
2006] â³ä ïðîãíîçîâàíîãî àâòîðàìè �êàòà-
ñòðîô³÷íîãî� çåìëåòðóñó Âðàí÷à ìàãí³òó-
äîþ 8,1 íà ãëèáèí³ 150 êì íà ï³äñòàâ³ ìàê-
ðîñåéñì³÷íèõ äàíèõ ðåàëüíèõ 7-áàëüíèõ
çåìëåòðóñ³â äຠíåâò³øíó êàðòèíó ïåðåä-
áà÷åííÿ ðóéí³âíèõ éîãî íàñë³äê³â (ðèñ.1).
Çðîçóì³ëî, ùî ïîïåðåäæåííÿ ïðî ïîòóæí³
ñòðÿñàííÿ ó òàêîìó ìàëåíüêîìó ÷àñîâîìó
³íòåðâàë³ ìຠíàäõîäèòè â îïåðàòèâíîìó
ðåæèì³.
Ñòâîðåííÿ Íàö³îíàëüíîãî öåíòðó ñåéñ-
ìîëîã³÷íèõ äàíèõ ïðè ²ÃÔ ÍÀÍ Óêðà¿íè
çàïî÷àòêóâàëî ôîðìóâàííÿ öèôðîâî¿ áà-
çè ìîí³òîðèíãó ïîä³é ëîêàëüíîãî ³ ðåã³î-
íàëüíîãî ìàñøòàá³â ìåðåæåþ ñåéñì³÷íèõ
ñòàíö³é Óêðà¿íè. Êîíô³ãóðàö³þ ðîçòàøó-
âàííÿ ñåéñì³÷íèõ ñòàíö³é (ñ/ñ) �Ñêâèðà�,
�Ïîëòàâà�, �Îäåñà� (ìîí³òîðèíã � ç 1997ð.),
à òàêîæ �Ìèêîëà¿â�, �Äí³ïðî� (2013) íà òå-
ðèòî𳿠Óêðà¿íè ðîçðîáëåíî ç óðàõóâàííÿì
íåîáõ³äíîñò³ âèâ÷åííÿ çàêîíîì³ðíîñòåé
ðîçïîä³ëó ³íòåíñèâíîñò³ ñåéñì³÷íèõ ïîä³é
â³ä çåìëåòðóñ³â Âðàí÷à ó ï³âäåííî-çàõ³ä-
í³é ³ öåíòðàëüí³é ÷àñòèíàõ Óêðà¿íè (ðèñ. 2).
Âîäíî÷àñ áåçïåðåðâíèé ìîí³òîðèíã çîíè
Âðàí÷à äຠçìîãó ðîçâèâàòè íåéðîìåðå-
æåâå ìîäåëþâàííÿ â ðåæèì³ îíëàéí åì-
ï³ðè÷íèõ ìîäåëåé ïàðàìåòð³â ëîêàë³çàö³¿
òà ìàãí³òóäè òàêèõ íåáåçïå÷íèõ äæåðåë.
Íàéìåíø ñïîòâîðåíà ÷àñòèíà çàðåºñò-
ðîâàíèõ ñåéñì³÷íèõ õâèëü�ñåéñìîãðàì,
ÿê³ ðîçãëÿíóòî íèæ÷å ÿê ãðàô³÷í³ ïðîåê-
ö³¿ îáðàçó äåÿêîãî äæåðåëà çåìëåòðóñó, ðîç-
òàøîâàíà íà ïåðøèõ ä³ëÿíêàõ ¿õ çàïèñ³â,
òîáòî â ìåæàõ P-õâèëü [Leach et al., 1993].
Çà îñîáëèâ³ñòþ íåéðîìåðåæåâîãî ìîäåëþ-
âàííÿ â³äòâîðþâàòè âëàñòèâîñò³ äåÿêîãî
îáðàçó ëèøå ïî éîãî ÷àñòèí³ ðîçðîáëåíî
àëãîðèòì ìîäåëþâàííÿ íà êåðîâàíèõ ìå-
ðåæàõ øòó÷íèõ íåéðîí³â äëÿ îö³íþâàííÿ
ãëèáèíè ã³ïîöåíòðà ³ ìàãí³òóäè çåìëåòðóñó
çà ïåðøèìè ä³ëÿíêàìè çàïèñó ñåéñì³÷íî-
ãî ñèãíàëó. Ìîâà éäå ïðî ñòâîðåííÿ àëãî-
ðèòì³â óí³âåðñàëüíî¿ åìï³ð³÷íî¿ ìîäåë³ êî-
ðîòêîñòðîêîâèõ îö³íîê ñåéñì³÷íîãî ðèçè-
êó çà äàíèìè ìîí³òîðèíãó ñêëàäíèõ àðõ³-
òåêòóð ãåîëîã³÷íèõ ñåðåäîâèù, ùî ³í³ö³þ-
þòü ñåéñì³÷í³ ñèãíàëè ÿê äëÿ îäèíè÷íî¿
ñåéñì³÷íî¿ ñòàíö³¿, òàê ³ ìåðåæ³ ñòàíö³é.
Íåéðîìåðåæåâå îö³íþâàííÿ ìàãí³òó-
äè ³ ïàðàìåòð³â ëîêàë³çàö³¿ çàðåºñòðîâà-
íèõ çåìëåòðóñ³â äæåðåëà Âðàí÷à çà äà-
íèìè ñåéñì³÷íî¿ ñòàíö³¿ �Îäåñà�. Îñîá-
ëèâîñò³ ôóíêö³îíóâàííÿ íåéðîìåðåæåâî¿
ìîäåë³ ç ìåòîþ îö³íêè ìàãí³òóäè ³ ãëèáè-
íè ã³ïîöåíòðà äæåðåë çåìëåòðóñó, çàðåº-
ñòðîâàíèõ ñåéñì³÷íîþ ñòàíö³ºþ �Îäåñà�
çà ïåð³îä 1997�2012 ðð., ðîçãëÿíóòî ðàí³-
øå [Ëàçàðåíêî, Ãåðàñèìåíêî, 2004, 2013].
Ðèñ. 1. Íåéðîìåðåæåâèé ïðîãíîç ³íòåíñèâíîñò³ ñòðÿñàíü â áàëàõ òåðèòî𳿠Óêðà¿íè
â³ä ðóéí³âíèõ çåìëåòðóñ³â çîíè Âðàí÷à: à � çà äàíèìè ìàêðîñåéñì³÷íèõ ñïîñòåðå-
æåíü 1977 ð. M = 7,2; á � â³ä ã³ïîòåòè÷íîãî ðóéí³âíîãî çåìëåòðóñó Âðàí÷à, M = 8,1.
Ïîêàçàíî ³íòåðâàë ïðîá³ãó ïîâåðõíåâèõ L-õâèëü â³ä ÷àñó ðåºñòðàö³¿ âñòóïó P-õâèëü
çåìëåòðóñó Âðàí÷à 23.09.2016 ð. íà ñòàíö³ÿõ ðåºñòðàö³¿.
Ì. À. ËÀÇÀÐÅÍÊÎ , Î. Î. ÃÅÐÀÑÈÌÅÍÊÎ, Í. Ì. ÎÑÒÀÏ×ÓÊ, Í. Ë. ØÈÏÊÎ
202 Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019
Ðèñ. 2. Ñõåìà ñåéñì³÷íî¿ åìàíàö³¿ ðåã³îíó äîñë³äæåííÿ ç äàíèìè çàðåºñòðîâàíèõ ïîä³é
ìåðåæåþ ñåéñì³÷íèõ ñòàíö³é çà ïåð³îä 2013�2018 ðð.
Âõ³äí³ äàí³. Çã³äíî ç äàíèìè ìîí³òîðèí-
ãó 2013�2018 ðð., ìåðåæåþ ñåéñì³÷íèõ
ñòàíö³é áóëî çàðåºñòðîâàíî 72 çåìëåòðó-
ñè çîíè Âðàí÷à ìàãí³òóäîþ 3,2�5,7. Ç íèõ
â³ä³áðàíî äëÿ ìîäåëþâàííÿ 35 êîíäèö³éíèõ
çàïèñ³â, çàðåºñòðîâàíèõ ñåéñìîñòàíö³ºþ
�Îäåñà�, ç ÷àñòîòîþ âèá³ðêè 20 Ãö, ùî ñòà-
íîâèëî 110 çàïèñ³â ç óðàõóâàííÿì óæå ñôîð-
ìîâàíî¿ íàâ÷àëüíî¿ âèá³ðêè. Îðäèíàòè çà-
ïèñó âñ³õ êîìïîíåíò íîðìîâàíî äî âåëè÷è-
íè ðîçìàõó (min, max) ñèãíàëó â³äãóêó ³íäè-
â³äóàëüíîãî ñåéñìîìåòðà íà Π-ïîä³áíèé ³ì-
ïóëüñ-òåñò ñòàíäàðòíî¿ àìïë³òóäè ³ òðèâà-
ëîñò³. Íà ðèñ. 3 ïîêàçàíî çðàçêè çàïèñó ïî-
䳿 Âðàí÷à ç ìàãí³òóäîþ 5,7 òà âèá³ðêó çà-
ïèñó âñòóïó � 5 ñ íà Z-êàíàë³ ðåºñòðàö³¿.
Íåéðîíí³ ìåðåæ³. Ìíîæèíà íàâ÷àëü-
íî¿ âèá³ðêè êîíòðîëüîâàíî¿ ìåðåæ³ øòó÷-
íèõ íåéðîí³â ñêëàäàºòüñÿ ç òàê çâàíèõ íà-
â÷àëüíèõ àáî òðåíóâàëüíèõ, øàáëîí³â, ùî
ìàþòü âèãëÿä
( ) ,,,...,, 21 kjknkkki txxxx =
äå i � ðîçì³ðí³ñòü âåêòîðà ïàðàìåòð³â; k �
íîìåð ïî䳿; tjk � âåêòîð ö³ëüîâèõ çíà-
÷åíü (�ó÷èòåëü�, áàæàíèé âèõ³ä); j � éîãî
ðîçì³ðí³ñòü äâîõ ìîäåëüîâàíèõ âåëè÷èí
j = 1, 2.
Íàâ÷àëüíà ìíîæèíà íåéðîííî¿ ìåðåæ³
ÍÅÉÐÎÌÅÐÅÆÅÂÀ ÎÖ²ÍÊÀ ÏÀÐÀÌÅÒв ËÎÊÀ˲ÇÀÖ²¯ ² ÌÀÃͲÒÓÄÈ ÄÆÅÐÅË ...
Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019 203
ôîðìóâàëàñü ç ïî÷àòêîâèõ ä³ëÿíîê òðè-
êîìïîíåíòíèõ çàïèñ³â ñåéñì³÷íîãî ñèãíà-
ëó ó âèãëÿä³ â³êîí òðèâàë³ñòþ 1, 2, 5 ³ 10 ñ,
ùî çà ÷àñòîòè ïîöèôðóâàííÿ 20 Ãö ñòàíî-
âèëî â³äïîâ³äíî 20, 40 ³ 100 êîìïîíåíò. ßê
ö³ëüîâ³ âåëè÷èíè àáî �â÷èòåëü� âèêîðèñ-
òîâóâàëèñÿ çíà÷åííÿ ìàãí³òóäè ³ ãëèáèíè
ã³ïîöåíòðà êîäîâàíîãî çåìëåòðóñó.
Íàâ÷àííÿ êåðîâàíî¿ íåéðîííî¿ ìåðåæ³
ïîëÿãຠâ ì³í³ì³çàö³¿ ì³ðè ð³çíèö³ ðåàêö³¿
ìåðåæ³, çáóäæåíî¿ k-ì âåêòîðîì ïàðàìåò-
ð³â íàâ÷àëüíî¿ âèá³ðêè, ³ áàæàíèì âèõî-
äîì. Äëÿ âèçíà÷åííÿ êîîðäèíàò äæåðåëà
âèïðîì³íþâàííÿ ³ ãëèáèíè ã³ïîöåíòðà àâ-
òîðè âèêîðèñòîâóâàëè ò³ëüêè ò³ çàðåºñò-
ðîâàí³ ñåéñì³÷íî¿ ñòàíö³ºþ �Îäåñà� çåì-
ëåòðóñè, â³äîìîñò³ ïðî ÿê³ çàô³êñîâàíî â
ì³æíàðîäíèõ NEIC êàòàëîãàõ íå ìåíø í³æ
ï�ÿòüìà ñòàíö³ÿìè. Öå äàâàëî íàä³þ íà âè-
ñîêó òî÷í³ñòü âèçíà÷åííÿ êîîðäèíàò äæå-
ðåëà âèïðîì³íþâàííÿ ³ ãëèáèíè ã³ïîöåíòðà.
Ó çâ�ÿçêó ç âåëèêîþ çàøóìëåí³ñòþ á³ëü-
øîñò³ ñåéñì³÷íèõ òðàñ áóëî â³ä³áðàíî ð³ç-
í³ àðõ³òåêòóðè áàãàòîøàðîâèõ, êåðîâàíèõ,
ïðÿìîïîòî÷íèõ, ïîâíîçâ�ÿçàíèõ íåéðîí-
íèõ ìåðåæ, íàâ÷àííÿ ÿêèõ çä³éñíþâàëè
ìåòîäîì çâîðîòíî¿ ïåðåäà÷³ ïîìèëêè [Cha-
uvin, Rumelhart, 1995].
 ÿêîñò³ âõ³äíãî ñèãíàëó íåéðîííî¿ ìå-
ðåæ³ áóëà îðãàí³çîâàíà íàâ÷àëüíà ìíîæè-
íà âåêòîð³â, ñêëàäîâèìè ÿêèõ áóëè çíà-
÷åííÿ àìïë³òóä îêðåìèõ âèá³ðîê ç ÷àñòî-
òîþ 20 Ãö E-N-Z-êîìïîíåíòà ñåéñì³÷íîãî
ñèãíàëó. Ìàêñèìàëüíà ïîòóæí³ñòü âõ³äíî-
ãî âåêòîðà (xi , tj) = 300 êîìïîíåíò, ùî çà
÷àñòîòè êâàíòóâàííÿ ñåéñì³÷íîãî ñèãíàëó,
ÿêèé âèêîðèñòîâóâàëè, îõîïëþâàëî 10 ñ.
Âèõ³äíèé øàð ìåðåæ³ ñêëàäàâñÿ ç äâîõ âóç-
ë³â, ö³ëüîâèìè çíà÷åííÿìè äëÿ ÿêèõ áóëè
ãëèáèíà ã³ïîöåíòðà t1 ³ ìàãí³òóäà t2.
Íà ðèñ. 4 çîáðàæåíî ïîâåä³íêó ñåðåä-
íüîêâàäðàòè÷íî¿ ïîõèáêè â ïðîöåñ³ íà-
â÷àííÿ òðèøàðîâî¿ ìåðåæ³ øòó÷íèõ íåé-
ðîí³â, ùî ìຠàðõ³òåêòóðó, ÿêà ïîøàðîâî
Ðèñ. 3. Ïðèêëàäè çàïèñó ñåéñì³÷íîþ ñòàíö³ºþ �Îäåñà�, M = 5,7, h = 92 êì, ùî ñòàâñÿ 23.09.2016ð.
³ çàðåºñòðîâàíîãî Z-êàíàëîì ï�ÿòèñåêóíäíîãî âñòóïó ñåéñì³÷íîãî ñèãíàëó. Çîáðàæåíî ïðè-
êëàä ïðîöåñó ïîöèôðóâàííÿ ñèãíàëó ó â³êí³ 5 ñ äëÿ ñòâîðåííÿ åëåìåíòà íàâ÷àëüíî¿ âèá³ðêè.
Ðèñ. 4. Ïðèêëàä ïîâåä³íêè ñåðåäíüîêâàäðà-
òè÷íî¿ ïîõèáêè ïðè íàâ÷àíí³ íåéðîííèõ ìå-
ðåæ óêàçàíèõ íà ãðàô³êó àðõ³òåêòóð. Âõ³äíèé
âåêòîð ñôîðìîâàíèé ³ç Z-êîìïîíåíòè ñåéñì³÷-
íîãî ñèãíàëó òðèâàë³ñòþ 1, 2, 5 ñ.
204 Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019
Ì. À. ËÀÇÀÐÅÍÊÎ , Î. Î. ÃÅÐÀÑÈÌÅÍÊÎ, Í. Ì. ÎÑÒÀÏ×ÓÊ, Í. Ë. ØÈÏÊÎ
×
à
ñ
ó
ä
æ
å
ð
å
ë
³
²ì
ï
ó
ë
ü
ñ
-ò
å
ñ
ò
Íîìåð
Ä
à
ò
à
ç
å
ì
ë
å
ò
ð
ó
ñ
ó
h
m
s
λ,
ãð
à
ä
ϕ,
ãð
à
ä
h, ê
ì
M
Ç
â
î
-
ð
î
ò
í
è
é
à
ç
è
ì
ó
ò
,
ãð
à
ä
∆,
ê
ì
E
N
Z
×
à
ñ
ð
å
º
ñ
ò
ð
à
ö
³¿
ï
å
ð
ø
î
ãî
â
ñ
ò
ó
ï
ó
1
2
0
1
1
.1
0
.0
4
0
2
4
0
4
8
,0
0
2
6
,4
6
0
4
5
,5
4
0
1
3
4
4
,6
2
5
1
,4
0
9
3
6
5
,6
1
8
3
6
5
6
4
3
6
6
9
4
3
5
6
1
8
0
2
4
1
3
8
,2
0
2
2
0
0
9
.0
4
.2
5
1
7
1
8
4
8
,6
4
2
6
,6
1
0
4
5
,6
5
0
1
0
0
5
,2
2
5
3
,4
1
6
3
5
4
,9
9
4
3
8
2
7
4
3
7
8
4
0
3
7
7
4
3
1
7
1
9
3
6
,0
5
3
2
0
1
2
.0
1
.1
0
1
8
2
5
4
5
,4
7
2
6
,2
3
0
4
5
,5
0
0
1
3
3
4
,5
2
5
1
,7
9
3
3
8
3
,9
5
9
3
7
3
5
3
3
6
8
8
7
3
6
5
8
0
1
8
2
6
3
8
,0
5
3
2
0
1
6
.0
9
.2
3
2
3
1
1
2
0
,2
0
2
6
,6
2
0
4
5
,7
1
0
9
2
5
,7
2
5
3
,5
4
4
3
4
7
,2
7
2
2
6
7
8
8
1
2
6
2
1
0
2
2
6
9
9
8
1
2
3
2
1
4
2
,9
5
4
2
0
1
4
.0
3
.2
9
1
9
1
8
0
5
,0
0
2
6
,5
2
0
4
5
,6
9
0
1
3
2
4
,7
2
5
3
,6
2
8
3
5
5
,3
5
5
2
7
7
2
0
9
2
8
5
4
8
0
2
6
4
7
2
9
1
9
1
8
5
4
,8
0
5
2
0
1
3
.0
3
.1
6
0
0
3
4
1
9
,0
0
2
7
,0
3
8
4
6
,1
4
0
2
5
4
,2
2
6
0
,0
5
5
3
0
2
,7
6
6
2
8
5
5
6
0
2
8
9
6
7
7
2
9
1
0
5
5
0
0
3
5
0
0
,9
5
6
2
0
1
7
.0
8
.0
2
0
2
3
2
1
2
,3
0
2
6
,4
0
0
4
5
,5
3
0
1
3
3
4
,8
2
5
1
,5
1
9
3
7
0
,3
8
3
2
7
4
3
2
9
2
6
3
3
0
5
2
6
9
9
8
1
0
2
3
3
0
3
,0
5
7
2
0
1
0
.0
9
.3
0
0
5
3
1
2
2
,4
0
2
6
,3
1
0
4
5
,5
0
0
1
3
5
4
,5
2
5
1
,4
4
5
3
7
8
,1
5
0
3
7
2
9
3
3
6
7
8
9
2
9
4
4
5
0
5
3
2
1
3
,9
0
8
2
0
1
5
.0
3
.1
6
1
5
4
9
4
8
,9
0
2
6
,4
8
0
4
5
,6
5
0
1
1
3
4
,5
2
5
3
,1
2
6
3
5
9
,7
9
3
2
7
7
6
6
0
2
6
6
1
2
9
2
6
9
9
8
1
1
5
5
0
0
6
,4
0
9
2
0
1
8
.0
4
.2
5
1
7
1
5
4
8
,1
0
2
6
,3
4
0
4
5
,6
3
0
1
5
1
4
,6
2
5
3
,3
8
4
3
7
0
,8
1
1
2
6
3
9
0
7
2
8
2
8
0
3
2
6
9
9
8
1
1
7
1
6
3
9
,6
5
1
0
2
0
0
9
.1
0
.2
2
1
2
2
0
5
7
,0
0
2
6
,5
2
0
4
5
,6
6
0
1
5
7
3
,7
2
5
3
,1
2
2
3
5
6
,4
8
3
3
8
2
7
4
3
7
8
4
0
3
7
7
4
3
1
2
2
1
4
8
,8
2
Ò
à
á
ë
è
ö
ÿ
1
.
Ç
ð
àç
î
ê
ê
àò
àë
î
ãó
å
ê
çà
ì
åí
àö
³é
í
î
¿
âè
á
³ð
ê
è
ç
åì
ë
åò
ð
ó
ñ³
â
Â
ð
àí
÷
à
ä
ë
ÿ
î
ö
³í
þ
âà
í
í
ÿ
í
åé
ð
î
ì
åð
åæ
åâ
î
ãî
ì
î
ä
åë
þ
âà
í
í
ÿ
ÍÅÉÐÎÌÅÐÅÆÅÂÀ ÎÖ²ÍÊÀ ÏÀÐÀÌÅÒв ËÎÊÀ˲ÇÀÖ²¯ ² ÌÀÃͲÒÓÄÈ ÄÆÅÐÅË ...
Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019 205
ìîæå áóòè çàïèñàíà ó âèãëÿä³ HM = (20,
40, 100 âèá³ðîê) : 10 : 2.
³äì³ííèé õàðàêòåð ïîâåä³íêè êðèâèõ
ð³çíèõ öèêë³â íàâ÷àííÿ ïîâ�ÿçàíèé ç ð³ç-
íèìè øëÿõàìè ïîøóêó ãëîáàëüíîãî ì³í³-
ìóìó ïîâåðõí³ ïîõèáîê, ùî çóìîâëåí³ ð³ç-
íèìè âèïàäêîâèìè íàáîðàìè ñòàðòîâèõ
ì³æâóçëîâèõ âàã, ïî÷àòêîâîþ òî÷êîþ ãðà-
䳺íòíîãî ñïóñêó ³ ïîðÿäêîì âèïàäêîâîãî
ïðåä�ÿâëåííÿ ìåðåæ³ ÷ëåí³â íàâ÷àëüíî¿ âè-
á³ðêè â êîæí³é ³òåðàö³¿.
Íàâ÷àííÿ íåéðîííî¿ ìåðåæ³ äî ð³âíÿ
ïðèéíÿòíî¿ ïîõèáêè ïðîâîäèëè çà çàïðî-
ïîíîâàíîþ ðàí³øå àâòîðàìè ñõåìîþ ³íòåð-
àêòèâíîãî íàâ÷àííÿ, òàê çâàíèì ïåðåðè-
âàííÿì, ùî çàáåçïå÷óº ïðîöåñ íàâ÷àííÿ
ï³ñëÿ �í³ìèõ� åïîõ � òîáòî ê³ëüêîñò³ ³òå-
ðàö³é, ðåçóëüòàòè ÿêèõ íå â³çóàë³çóþòüñÿ,
ï³ñëÿ ÷îãî ô³êñóâàëè ðåçóëüòàòè îá÷èñëåí-
íÿ ñåðåäíüîêâàäðàòè÷íî¿ ïîìèëêè êîìïî-
íåíòè E, ñåðåäíüîãî m, äèñïåðñ³¿ ν, ñòàí-
äàðòíîãî â³äõèëåííÿ S ³ ê³ëüê³ñòü íåâèð³-
øåíèõ îá�ºêò³â Bk .
²ç áàçè äàíèõ, ÿêà ñêëàäàëàñü ³ç 110 çà-
ïèñ³â çåìëåòðóñ³â çîíè Âðàí÷à, çàðåºñò-
ðîâàíèõ íà ñåéñì³÷í³é ñòàíö³¿ �Îäåñà�,
áóëî âèáðàíî âèïàäêîâî ê³ëüêà âàð³àíò³â
ïî 10 ïîä³é, ÿê³ íå áóëè çàä³ÿí³ ó íàâ÷àíí³
íåéðîííèõ ìåðåæ, ¿õ çáåð³ãàëè äëÿ ³ñïè-
òó ìåðåæ. Íàâ÷åíó íåéðîííó ìåðåæó çáó-
äæóâàëè ñèãíàëîì (âåêòîðîì ïàðàìåòð³â),
ñôîðìîâàíèì ç ö³º¿ åêçàìåíàö³éíî¿ âèá³ð-
êè, ³ âèõ³ä ìåðåæ³ ïîð³âíþâàëè ç áàæàíè-
ìè çíà÷åííÿìè ãëèáèíè äæåðåëà ³ ìàãí³-
òóäè ñåéñì³÷íî¿ ïî䳿.
Îö³íêà âèõ³äíèõ çíà÷åíü íåéðîííî¿ ìå-
ðåæ³. Íà ðèñ. 5, 6 íàâåäåíî ðåçóëüòàòè ðî-
áîòè íåéðîííèõ ìåðåæ â îïåðàö³éíîìó ðå-
æèì³. Êîæíà ç öèõ ìåðåæ ìàëà ê³ëüê³ñòü
âóçë³â âõ³äíîãî øàðó, ùî äîð³âíþº ïîòóæ-
Ðèñ. 5. Íåéðîìåðåæåâå îö³íþâàííÿ ãëèáèíè ã³ïîöåíòðà ³ ìàãí³òóäè äëÿ 10 ïîä³é, ÿê³
íå áóëè çàä³ÿí³ ó íàâ÷àíí³ ìåðåæ³ ³ áóëè ñôîðìîâàí³ âåêòîðàìè ð³çíî¿ ïîòóæíîñò³ E-
êîìïîíåíòè çàïèñó çåìëåòðóñ³â Âðàí÷à íà ñåéñìîñòàíö³¿ �Îäåñà�.
Ì. À. ËÀÇÀÐÅÍÊÎ , Î. Î. ÃÅÐÀÑÈÌÅÍÊÎ, Í. Ì. ÎÑÒÀÏ×ÓÊ, Í. Ë. ØÈÏÊÎ
206 Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019
íîñò³ âåêòîðà íàâ÷àëüíî¿ âèá³ðêè + 1. Çà
äîâæèíè ÷àñîâîãî â³êíà, íàïðèêëàä, 5 ñ ³
÷àñòîòè îöèôðóâàííÿ ñèãíàëó ó â³êí³ 20Ãö
ïîòóæí³ñòü âåêòîðà ñòàíîâèòü 100 êîìïî-
íåíò. Öåé ðîçðàõóíîê ñïðàâåäëèâèé äëÿ
îäí³º¿ êîìïîíåíòè. Ó ðàç³ âèêîðèñòàííÿ
E-N-Z-êîìïîíåíòà ñåéñì³÷íîãî ñèãíàëó ìàê-
ñèìàëüíà ïîòóæí³ñòü âõ³äíîãî âåêòîðà (xi ,
t j ) ñòàíîâèòü i = 300 êîìïîíåíò, ùî ïðè
÷àñòîò³ êâàíòóâàííÿ ñåéñì³÷íîãî ñèãíàëó,
ÿêèé âèêîðèñòîâóâàâñÿ, îõîïëþº 10 ñ. Âè-
õ³äíèé øàð ìåðåæ³ ñêëàäàâñÿ ç äâîõ âóç-
ë³â, ö³ëüîâèìè çíà÷åííÿìè äëÿ ÿêèõ º ãëè-
áèíà ã³ïîöåíòðà t1 ³ ìàãí³òóäè t2.
Íà ãðàô³êàõ (äèâ. ðèñ. 5 , 6) êàòàëîæí³
çíà÷åííÿ ã³ïîöåíòðàëüíî¿ ãëèáèíè ³ ìàã-
í³òóäè åêçàìåíàö³éíî¿ âèá³ðêè, âïîðÿäêî-
âàí³ çà çðîñòàííÿì, ïîêàçàíî íåïðîçîðè-
ìè ÷åðâîíèìè êóëüêàìè; â³äïîâ³äí³ ¿ì âè-
õîäè íåéðîííèõ ìåðåæ � êîëàìè.
Àíàë³ç îòðèìàíèõ ðåçóëüòàò³â ñâ³ä÷èòü
ïðî äîñèòü õîðîøå íàáëèæåííÿ ïðîãíîçó
ìàãí³òóäè çåìëåòðóñó çà ïî÷àòêîâèìè ä³-
ëÿíêàìè ñåéñì³÷íîãî çàïèñó. Âèñîêó ³íôîð-
ìàòèâí³ñòü ïî÷àòêîâèõ ä³ëÿíîê ñåéñì³÷íî-
ãî ñèãíàëó ï³äòâåðäæóþòü äîñë³äæåííÿ, ùî
áóëè âèêîíàí³ ðàí³øå [Magotra et al., 1987].
Íàâ³òü çà çàïèñîì âñòóïó ñåéñì³÷íîãî ñèã-
íàëó â ³íòåðâàë³ 1 ñ âäàºòüñÿ â ðåàëüíîìó
ìàñøòàá³ ÷àñó äîñèòü òî÷íî ñïðîãíîçóâà-
òè îáâ³äíó î÷³êóâàíîãî ñèãíàëó (³, îòæå, îö³-
íèòè ìàãí³òóäó) çåìëåòðóñó [Leach et al. ,
Ðèñ. 6. Íåéðîìåðåæåâå îö³íþâàííÿ íàâ÷åíî¿ íåéðîííî¿ ìåðåæ³ çíà÷åíü ìàãí³òóäè ³ ãëèáèíè
ã³ïîöåíòðà çáóäæåíî¿ 10 âåêòîðàìè åêçàìåíàö³éíî¿ âèá³ðêè ð³çíî¿ ïîòóæíîñò³, ùî ñôîðìî-
âàí³ E-N-Z-êîìïîíåíòîþ çàïèñó çåìëåòðóñ³â Âðàí÷à íà ñåéñìîñòàíö³¿ �Îäåñà�. (äèâ. òàáë. 1).
ÍÅÉÐÎÌÅÐÅÆÅÂÀ ÎÖ²ÍÊÀ ÏÀÐÀÌÅÒв ËÎÊÀ˲ÇÀÖ²¯ ² ÌÀÃͲÒÓÄÈ ÄÆÅÐÅË ...
Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019 207
1993]. Äîâîë³ äîáðå íàáëèæåííÿ äî ïðîã-
íîçó ìàãí³òóäè çåìëåòðóñó íà ïî÷àòêîâèõ
ä³ëÿíêàõ ñåéñì³÷íîãî çàïèñó ïîêàçóþòü íà-
âåäåí³ â ðèñóíêàõ ðåçóëüòàòè íåéðîìîäå-
ëþâàííÿ.
Îö³íêè ãëèáèíè äæåðåë äåìîíñòðóþòü
á³ëüø çíà÷í³ ðîçá³æíîñò³ ç äàíèìè êàòà-
ëîæíèõ âèçíà÷åíü. Äëÿ E-êîìïîíåíòè åê-
çàìåíàö³éíîãî ñèãíàëó ¹ 5 (çåìëåòðóñ 16.
03.2013 ð., M = 4,2, ãëèáèíà 25 êì) ïîõèá-
êà âèçíà÷åííÿ ìîæå áóòè ïîâ�ÿçàíà ç ðå-
ºñòðàö³ºþ ñåéñìîñòàíö³ºþ �Îäåñà� êîðî-
âîãî çåìëåòðóñó, íå òèïîâîãî äëÿ íàâ÷å-
íèõ íà ãëèáèííèõ ïîä³ÿõ ìåðåæ. Îäíàê
íàâ³òü ó òàêîìó âèïàäêó êðàù³ ðåçóëüòà-
òè ïîêàçóº îö³íêà ãëèáèíè ÷àñîâîãî â³êíà
â 1 ñ. Äëÿ îäí³º¿ ³ òðüîõ êîìïîíåíò ð³çíèõ
÷àñîâèõ ³íòåðâàë³â (â³ä 1 äî 10 ñ) íåéðî-
ìåðåæåâà ïîõèáêà âèçíà÷åííÿ ãëèáèíè
äæåðåëà ìຠòåíäåíö³þ çàãëèáëåííÿ ö³º¿
ãëèáèíè äî 25êì (êð³ì ïîìèëîê ïåðâèííî¿
îáðîáêè äàíèõ).
Çá³ëüøåííÿ áàçè ñïîñòåðåæóâàíèõ çåì-
ëåòðóñ³â, á³ëüø òî÷íà ïåðâèííà îáðîáêà é
âèá³ð îïòèìàëüíî¿ äëÿ ïåâíî¿ òî÷êè ñïîñòå-
ðåæåíü íåéðîìåðåæåâî¿ ìîäåë³ äæåðåëà
ìîæóòü äàòè ö³ëêîì ïðèéíÿòí³ ðåçóëüòàòè.
Íåéðîìåðåæåâå îö³íþâàííÿ ìàãí³òóäè
³ ïàðàìåòð³â ëîêàë³çàö³¿ çàðåºñòðîâàíèõ
çåìëåòðóñ³â çà äàíèìè ìåðåæ³ ñåéñì³÷íèõ
ñòàíö³é. Çàïèñè çåìëåòðóñ³â, ùî ãåíåðóþòü-
ñÿ â îáìåæåí³é çîí³, íà ïðèêëàä³ äæåðåë
çîíè Âðàí÷à çà äàíèìè îäí³º¿ ñåéñì³÷íî¿
ñòàíö³¿ ìîæóòü áóòè âèêîðèñòàí³ ó çàäà÷àõ
âèçíà÷åííÿ ìîìåíòó, íàéíåáåçïå÷í³øîãî ç
ïîçèö³¿ ñåéñì³÷íîãî ðèçèêó. Âò³ì ó òàê³é ïî-
ñòàíîâö³ ïèòàííÿ äèñêðèì³íàö³¿ ïîä³é çà
êîîðäèíàòàìè íå âèð³øóºòüñÿ, òîìó áóëà
çðîáëåíà ñïðîáà óçàãàëüíèòè ðîçãëÿíóòèé
ï³äõ³ä, ïîøèðèâøè éîãî íà ìåðåæó ñòàíö³é
³ çàðåºñòðîâàí³ íà íèõ ñåéñì³÷í³ ïî䳿 íà
åï³öåíòðàëüíèõ â³äñòàíÿõ ó ìåæàõ 12°.
Âõ³äí³ äàí³. Ïëîùåþ çàñòîñóâàííÿ äëÿ
çàäà÷³ ìîäåëþâàííÿ íà íåéðîííèõ ìåðå-
æàõ áóëî îáðàíî ðåã³îí ç êîîðäèíàòàìè
ϕ = 50 ÷ 38°, λ = 24 ÷ 42° (äèâ. ðèñ. 1). Íà
áàç³ ìîí³òîðèíãó òðüîõ ñåéñì³÷íèõ ñòàí-
ö³é, ðîçòàøîâàíèõ íà ïëàòôîðìí³é ÷àñòè-
í³ òåðèòî𳿠Óêðà¿íè, áóëî â³ä³áðàíî 494
íàéÿê³ñí³ø³ çàïèñè ñåéñì³÷íèõ ïîä³é ó ðå-
ã³îí³ äîñë³äæåíü, ÿê³ ðîçïîä³ëåíî ïî ñòàí-
ö³ÿõ òàêèìè íàâ÷àëüíèìè âèá³ðêàìè: �Ñêâè-
ðà� � 189, �Îäåñà� � 203, �Ïîëòàâà� � 102.
Íàâåäåí³ íèæ÷å ïðèêëàäè çàïèñ³â íà
ñåéñìîñòàíö³ÿõ �Îäåñà� ³ �Ïîëòàâà� (ðèñ.7)
âèá³ðîê ïåðøèõ ñåêóíä çåìëåòðóñó Åãåé-
ñüêîãî ìîðÿ (ϕ = 25,40°, λ = 40,29°), ùî ñòà-
ëîñÿ 24 òðàâíÿ 2014 ð. ç ìàãí³òóäîþ M =
= 6,9 íà ãëèáèí³ h = 27 êì, ñâ³ä÷àòü ïðî ³ñ-
òîòíå ðîçõîäæåííÿ ôîðìè çàïèñ³â çåìëå-
òðóñ³â, çàðåºñòðîâàíèõ ç îäíîãî ñåéñì³÷-
íîãî äæåðåëà íà êîæí³é ³ç ñåéñì³÷íèõ ñòàí-
ö³é çà îäíàêîâèõ àïàðàòóðíèõ óìîâ. Çà äà-
íèìè êîðîâîãî çåìëåòðóñó 24.05.2014, ìàê-
ñèìóì àìïë³òóä ïîâåðõíåâèõ L-õâèëü íà
ñåéñì³÷í³é ñòàíö³¿ �Îäåñà� ïðè åï³öåíò-
ðàëüí³é â³äñòàí³ 837 êì ï³ñëÿ âñòóïó ïîç-
äîâæí³õ P-õâèëü ñòàíîâèòü 3,2 õâ; íà ñ/ñ
�Ñêâèðà� (1099 êì) � 3,6, íà ñ/ñ �Ïîëòà-
âà� (ϕ = 1259) � 4,5 õâ.
Âàæëèâ³ òàêîæ âåëèêà ÷àñîâà ³ ïðîñòî-
ðîâà ð³çíèöÿ âñòóïó çàðåºñòðîâàíèõ õâèëü
ç ð³çíèõ äæåðåë, ùî º â³äîáðàæåííÿì óìîâ
ãåíåðàö³¿ äæåðåë çåìëåòðóñ³â ó ð³çíèõ ãåî-
ëîãî-òåêòîí³÷íèõ ñòðóêòóðàõ ðåã³îíó äî-
ñë³äæåííÿ, ¿õ åíåðãåòè÷íîãî êëàñó, åï³öåíò-
ðàëüíî¿ â³äñòàí³, ãëèáèíè ã³ïîöåíòðà ³ îñîá-
ëèâîñòåé ñïîòâîðåííÿ ñåéñì³÷íèõ õâèëü
ï³ä ÷àñ ¿õ ïîøèðåííÿ (ðèñ. 8).
Íåéðîíí³ ìåðåæ³. ²ç óñ³º¿ ìíîæèíè âåê-
òîð³â ãåíåðàëüíî¿ ñóêóïíîñò³, ùî ñêëàäà-
ºòüñÿ ç öèôðîâèõ çàïèñ³â 494 × 3 (E-, N-,
Z-ïðîåêö³¿ õâèëüîâîãî ïðîöåñó) çàðåºñò-
ðîâàíèõ ñåéñì³÷íèõ òðàñ, áóëà ñòâîðåíà
íàâ÷àëüíà ñòðóêòóðà äëÿ ôîðìóâàííÿ ìàò-
ðèö³ êîä³â, ùî ìຠçäàòí³ñòü óçàãàëüíèòè
âèõ³äíó ìíîæèíó ³ òàêèì ÷èíîì ñïðîãíî-
çóâàòè ïîâåä³íêó ñèñòåìè, ÿêà ìîäåëþºòü-
ñÿ, àáî ¿¿ îêðåìèõ åëåìåíò³â. Íàâêîëèøí³ì
ñåðåäîâèùåì äëÿ ìåðåæ³ øòó÷íèõ íåéðî-
í³â ó íàøîìó âèïàäêó º ìíîæèíà íàâ÷àëü-
íî¿ âèá³ðêè Bk âõ³äíèõ âåêòîð³â x ik k-ãî
äîñë³äæóâàíîãî ïðîöåñó � îöèôðîâàí³ âè-
á³ðêè ñèãíàë³â õâèëüîâî¿ ôîðìè S
(t) ó ÷à-
ñîâîìó â³êí³ [t – ∆t, t], à â ðîë³ �â÷èòåëÿ�,
ùî êåðóº ìîäèô³êàö³ºþ ïàðàìåòð³â, � ö³-
ëüîâ³ çíà÷åííÿ t jk � îö³íêè äâîõ âèçíà-
÷åíèõ ïàðàìåòð³â äæåðåëà çáóäæåííÿ çà-
ðåºñòðîâàíèõ çåìëåòðóñ³â: à) ìàãí³òóäà �
ãëèáèíà M�h ; á) êîîðäèíàòè åï³öåíòðó
Ì. À. ËÀÇÀÐÅÍÊÎ , Î. Î. ÃÅÐÀÑÈÌÅÍÊÎ, Í. Ì. ÎÑÒÀÏ×ÓÊ, Í. Ë. ØÈÏÊÎ
208 Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019
Ðèñ. 7. Çàïèñè çåìëåòðóñó Åãåéñüêîãî ìîðÿ 24.05.2017 ð. M = 6.9, h = 27 êì çà äàíèìè ðåºñòðàö³¿
ñåéñìîñòàíö³ÿìè �Îäåñà� (äèâ. ðèñ. 7, à) ³ �Ïîëòàâà� (äèâ. ðèñ. 7, á). Íàâåäåíî ïðèêëàäè ðå-
ºñòðàö³¿ ïåðøèõ 1, 2, 5 ñ âñòóïó ñèãíàëó Z-êîìïîíåíòè.
ÍÅÉÐÎÌÅÐÅÆÅÂÀ ÎÖ²ÍÊÀ ÏÀÐÀÌÅÒв ËÎÊÀ˲ÇÀÖ²¯ ² ÌÀÃͲÒÓÄÈ ÄÆÅÐÅË ...
Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019 209
Òåîðåìà ïðî óí³âåðñàëüíó àïðîêñèìà-
ö³þ äîâîäèòü çäàòí³ñòü íåéðîííî¿ ìåðåæ³
³ç çàäàíîþ òî÷í³ñòþ àïðîêñèìóâàòè áóäü-
ÿêó áåçïåðåðâíó ôóíêö³þ äåê³ëüêîõ çì³í-
íèõ, àëå íå âèçíà÷ຠê³ëüêîñò³ íåéðîí³â
(âóçë³â) ïðèõîâàíîãî øàðó [Dai, MacBeth,
1995]. Ó êîæíîìó êîíêðåòíîìó âèïàäêó ïè-
òàííÿ ïðî òèï ³ ðîçì³ð íåéðîííî¿ ìåðåæ³
âèð³øóâàëè äîñë³äíèì øëÿõîì.
Åêñïåðèìåíòàëüíèé äîñâ³ä, îòðèìàíèé
ï³ä ÷àñ íàâ÷àííÿ íåéðîííèõ ìåðåæ ð³çíî¿
òîïîëî㳿 äëÿ ïîáóäîâè îö³íîê ìàãí³òóäè ³
êîîðäèíàò åï³öåíòðó, ïîêàçàâ ñêëàäí³ñòü
áàãàòîâèì³ðíî¿ ïîâåðõí³ ïîìèëîê òà ³íäè-
â³äóàëüí³ñòü ðîçâ�ÿçóâàííÿ çàäà÷³ çá³æíî-
ñò³ ïðîöåñó íàâ÷àííÿ çà â³äì³ííî¿ äîâæè-
íè äîñë³äæóâàíîãî ñèãíàëó (1�5, 10 ñ) íà
ð³çíèõ ñåéñì³÷íèõ ñòàíö³ÿõ. Öå ïîòðåáóº
ðåòåëüíîãî ï³äõîäó äî ñêëàäîâèõ íàâ÷àëü-
íîãî ïðîöåñó â êîæíîìó ïðîâåäåíîìó åêñ-
ïåðèìåíò³: âèáîðó ïî÷àòêîâèõ ñòàðòîâèõ
âàã ³ êîåô³ö³ºíòà øâèäêîñò³ íàâ÷àííÿ tµ ;
ìàí³ïóëþâàííþ ìîäîþ íàâ÷àííÿ r : ïàêåò-
íîþ àáî ñòîõàñòè÷íîþ; êîðèãóâàííÿ êîå-
ô³ö³ºíòà ³íåðö³¿ β äëÿ âèêëþ÷åííÿ íåáåç-
ïåêè ïîïàäàííÿ â ëîêàëüíèé ì³í³ìóì àáî
ðîçá³æíîñò³ ïðîöåñó íàâ÷àííÿ.
Àíàë³ç íàâåäåíèõ çàëåæíîñòåé ïîêàçàâ,
ùî äëÿ çàäàíîãî ð³âíÿ ñêëàäíîñò³ ïîñòàâ-
ëåíîãî çàâäàííÿ ³ ïîòóæíîñò³ âõ³äíîãî âåê-
òîðà ì³í³ìóì àáñîëþòíîãî çíà÷åííÿ ñåðåä-
ϕ�λ. Äëÿ ôóíêö³îíóâàííÿ ìåðåæ³ â îïå-
ðàö³éíîìó ðåæèì³ ç áàçè äàíèõ áóëî âè-
áðàíî âèïàäêîâèì ÷èíîì 39 åêçàìåíàö³é-
íèõ çåìëåòðóñ³â, ùî ñòàíîâèòü 8 % çàãàëü-
íîãî ÷èñëà àíàë³çîâàíèõ äàíèõ, çáåðåæå-
íèõ äëÿ ³ñïèòó. Íàâ÷åíó íåéðîííó ìåðå-
æó çáóäæóâàëè ñèãíàëîì (âåêòîðîì ïàðà-
ìåòð³â), ñôîðìîâàíèì ç ö³º¿ åêçàìåíàö³é-
íî¿ âèá³ðêè, à âèõ³ä ìåðåæ³ ïîð³âíþâàëè
ç îçíà÷åíèìè âèùå ö³ëüîâèìè çíà÷åííÿìè.
Âèçíà÷åííÿ ïî÷àòêîâî¿ ä³ëÿíêè ñåéñ-
ì³÷íîãî ñèãíàëó ÿê äåÿêî¿ õàðàêòåðèñòè-
êè ïðîöåñó, ùî ðåºñòðóºòüñÿ, çàáåçïå÷óº
ÿê íàéìåíøèé ð³âåíü øóìó (õâèëüîâîãî
ïðîöåñó), òàê ³ ìîæëèâ³ñòü âèêîðèñòàííÿ
íåéðîìåðåæåâèõ ìîäåëåé äëÿ ïðèéíÿòòÿ
ð³øåíü ó ðåàëüíîìó ìàñøòàá³ ÷àñó. Ïðî-
òå ïîøóê îïòèìàëüíî¿ âåëè÷èíè ÷àñîâî-
ãî â³êíà óòðóäíåíèé ÷åðåç âàð³àáåëüí³ñòü
ðîçì³ðíîñò³ ïðîñòîðó íàâ÷àëüíî¿ ìíîæè-
íè, ùî ñïðè÷èíåíî çì³íîþ âåëè÷èíè â³ê-
íà, îñê³ëüêè îö³íêà â³äíîñíî¿ ³íôîðìàòèâ-
íîñò³ âåêòîðà � îá�ºêòà íàâ÷àëüíî¿ âè-
á³ðêè â öüîìó âèïàäêó ́ ðóíòóºòüñÿ íà íåé-
ðîííèõ ìåðåæàõ ð³çíî¿ àðõ³òåêòóðè ³ ïî-
ä³áí³ñòü ðåçóëüòàò³â ìîäåëþâàííÿ íà íèõ
íå î÷åâèäíà.
Àâòîðè âèêîðèñòàëè îïèñ õâèëüîâî¿ ôîð-
ìè S
(t) ó ÷àñîâîìó â³êí³ [t � ∆t, t] çà äîïî-
ìîãîþ ïîñò³éíîãî ÷èñëà ïàðàìåòð³â øëÿ-
õîì êîäóâàííÿ ñèãíàëó (òàáë. 2).
Ðèñ. 8. Ðåºñòðàö³ÿ çåìëåòðóñó 7 ñåðïíÿ 2016 ð. ó ðàéîí³ Ìàð³óïîëÿ (M = 4,8, h = 10 êì) çà äàíè-
ìè ñåéñì³÷íî¿ ñòàíö³¿ �Ïîëòàâà�, ïåðøà ñåêóíäà âñòóïó ñåéñì³÷íîãî ñèãíàëó íà êàíàëàõ ðåº-
ñòðàö³¿.
Ì. À. ËÀÇÀÐÅÍÊÎ , Î. Î. ÃÅÐÀÑÈÌÅÍÊÎ, Í. Ì. ÎÑÒÀÏ×ÓÊ, Í. Ë. ØÈÏÊÎ
210 Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019
Íî-
ìåð
Õàðàêòåðèñòèêà Ïàðàìåòð
1
ʳëüê³ñòü âèá³ðîê â³êíà:
ïîçèòèâíèõ
íåãàòèâíèõ
n+
n–
2
³äíîøåííÿ ìàêñèìàëüíî¿ àìïë³òóäè (Amax) äî
ñåðåäíüîêâàäðàòè÷íî¿ âåëè÷èíè (rms):
ï³êîâèõ ìàêñèìàëüíèõ çíà÷åíü
ì³í³ìàëüíèõ çíà÷åíü
Amax /P+
rms
Amix /P–
rms
3
Åíåðã³ÿ ñèãíàëó ó â³êí³, â³äíåñåíà äî äîâæèíè
â³êíà
S (t)2/[t – ∆ t, t]
4 ×àñîâà âèð³çêà
∫ ≤≤
∆−
t
tt
tdtS %95%5 2)(arg
5 ×àñòîòà äîì³íóþ÷î¿ ñêëàäîâî¿ ñïåêòðà ñèãíàëó
ó â³êí³ fmax
6 Àìïë³òóäà äîì³íóþ÷î¿ ÷àñòîòíî¿ ñêëàäîâî¿
maxfA
7
³äíîøåííÿ äîì³íóþ÷î¿ ÷àñòîòè äî ñåðåäíüî-
êâàäðàòè÷íî¿ âåëè÷èíè ñïåêòðàëüíîãî ñêëàäó
fmax /frms
8 ʳëüê³ñòü ïåðåòèí³â íóëüîâîãî ð³âíÿ N0
9
³äíîøåííÿ ÷èñëà åêñòðåìóì³â äî ÷èñëà
âèá³ðîê ó â³êí³:
ïîçèòèâíèõ
íåãàòèâíèõ
P+/[t – ∆ t, t] +
P–/[t – ∆ t, t] –
Ò à á ë è ö ÿ 2 . Ïðèêëàä îïèñó ïàðàìåòð³â êîäóâàííÿ ïåðøèõ ñåêóíä âñòóïó ñèãíàëó,
çàðåºñòðîâàíîãî ìåðåæåþ ñåéñìîñòàíö³é, ùî âõîäÿòü ó íàâ÷àëüíó âèá³ðêó íåéðîííî¿
ìåðåæ³
íüîêâàäðàòè÷íî¿ ïîìèëêè çàáåçïå÷óº ïðÿ-
ìîïîòî÷íà, ïîâíîçâ�ÿçàíà êåðîâàíà íåé-
ðîííà ìåðåæà áàãàòîøàðîâî¿ ñòðóêòóðè
íå ìåíø í³æ òðüîõ ïðèõîâàíèõ øàð³â ð³ç-
íî¿ ïîòóæíîñò³ (ðèñ. 9).
Îö³íêà âèõ³äíèõ çíà÷åíü íåéðîííî¿ ìå-
ðåæ³. Êîæåí ³ç ñèãíàë³â, ùî âõîäèòü äî íà-
â÷àëüíî¿ âèá³ðêè, íåçàëåæíî â³ä âåëè÷è-
íè ÷àñîâîãî â³êíà, êîäóâàëè 12-âèì³ðíèì
âåêòîðîì, ùî äຠçìîãó çà îäíàêîâî¿ àðõ³-
òåêòóðè íåéðîííî¿ ìåðåæ³ çðîáèòè âèñíî-
âîê ñòîñîâíî â³äíîñíî¿ ³íôîðìàòèâíîñò³
÷àñîâèõ â³êîí ð³çíî¿ òðèâàëîñò³. ßê ïðè-
êëàä, íà ðèñ. 10, 11 äëÿ ïîä³é, ÿê³ íå áðà-
ëè ó÷àñò³ ó íàâ÷àíí³ ìåðåæ³, ïîð³âíÿíî ðå-
çóëüòàòè ìîäåëþâàííÿ ãëèáèíè äæåðåëà,
ìàãí³òóäè ïî䳿, øèðîòè ³ äîâãîòè åï³öåíò-
ðó, ç êàòàëîæíèìè çíà÷åííÿìè.
Ìîäåëþâàííÿ çà äàíèìè, íàâåäåíèìè
íà ðèñóíêàõ, ï³äòâåðäæóº, ùî íàéá³ëüø
³íôîðìàòèâí³ ³ íàéìåíø ñïîòâîðåí³ ïî÷àò-
êîâ³ â³äð³çêè âñòóïó ñèãíàë³â, òîáòî ïåðø³
ñåêóíäè çàðåºñòðîâàíèõ çàïèñ³â, íåçàëåæ-
íî â³ä îñîáëèâîñòåé âîãíèù ³ åíåðãåòè÷-
íîãî ð³âíÿ àíàë³çîâàíèõ ïîä³é.
Ðåçóëüòàòè ìîäåëþâàííÿ, ùî áàçóþòü-
ñÿ íà ìåðåæ³ ñåéñì³÷íèõ ñòàíö³é (ðèñ. 10,
11), äåìîíñòðóþòü çíà÷íèé ïðîãðåñ â îö³-
íþâàíí³ ìàãí³òóäè ïîð³âíÿíî ç ìîäåëÿìè,
ùî áóëè çàñòîñîâàí³ â åêñïåðèìåíò³ ³ç çà-
ïèñàìè îäí³º¿ ñåéñìîñòàíö³¿.
Ðîçá³æí³ñòü ç îòðèìàíèìè â ðåçóëüòàò³
ÍÅÉÐÎÌÅÐÅÆÅÂÀ ÎÖ²ÍÊÀ ÏÀÐÀÌÅÒв ËÎÊÀ˲ÇÀÖ²¯ ² ÌÀÃͲÒÓÄÈ ÄÆÅÐÅË ...
Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019 211
Ðèñ. 9. Ïîâåä³íêà ôóíêö³¿ âòðàò çàëåæíî â³ä ê³ëüêîñò³ ³òåðàö³é ïðè íàâ÷àíí³ íåéðîííèõ ìå-
ðåæ ð³çíèõ êîíô³ãóðàö³é. Âõ³äíèé âåêòîð ñôîðìîâàíèé ç E-N-Z-êîìïîíåíòîþ âñòóïó ñåéñì³÷-
íèõ ñèãíàë³â, çàðåºñòðîâàíèõ ñ/ñ �Îäåñà�, �Ïîëòàâà�, òðèâàë³ñòþ 5 ñ ç ÷àñòîòîþ ïîöèôðó-
âàííÿ 20 Ãö.
Ðèñ. 10. Îö³íêà ãëèáèíè ã³ïîöåíòðà ³ ìàãí³òóäè íàâ÷åíî¿ íåéðîííî¿ ìåðåæ³, çáóäæåíî¿ 39 âåê-
òîðàìè, ñôîðìîâàíèõ ç E-N-Z-êîìïîíåíòîþ çàïèñó çåìëåòðóñ³â ðåã³îíó ìîäåëþâàííÿ ìåðå-
æåþ ñåéñì³÷íèõ ñòàíö³é.
Ì. À. ËÀÇÀÐÅÍÊÎ , Î. Î. ÃÅÐÀÑÈÌÅÍÊÎ, Í. Ì. ÎÑÒÀÏ×ÓÊ, Í. Ë. ØÈÏÊÎ
212 Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019
ìîäåëþâàííÿ ãëèáèíàìè äæåðåë êàòàëîæ-
íèõ îö³íîê ³ñòîòíà, ùî âêàçóº íà ïðîáëå-
ìàòè÷í³ñòü âèêîðèñòàííÿ ïàðàìåòðà ãëè-
áèíè âíàñë³äîê ðîçãëÿíóòèõ âèùå ïðè÷èí.
Îö³íþâàííÿ ëîêàë³çàö³¿ åï³öåíòð³â ñåéñ-
ì³÷íèõ ïîä³é äåìîíñòðóº õîðîø³ ðåçóëü-
òàòè, îñîáëèâî çà øèðîòîþ. Âòðàòè òî÷íî-
ñò³ îö³íêè ðåçóëüòàò³â ìîäåëþâàííÿ çà äîâ-
ãîòîþ â ³íòåðâàëàõ 10�23° ³ 39�55° ïî-
â�ÿçàí³ ç íåçíà÷íèì ñòàòèñòè÷íèì ïîäàí-
íÿì äæåðåë çåìëåòðóñ³â íàâ÷àëüíî¿ âèá³ðêè.
Ïîä³áí³ íåéðîìåðåæåâ³ ìîäåë³ ìîæóòü
áóòè çàñòîñîâàí³ ÿê äëÿ àâòîìàòè÷íî¿ ïî-
ïåðåäíüî¿ îáðîáêè ñåéñì³÷íî¿ ³íôîðìàö³¿,
òàê ³ ïðîãíîçó ñåéñì³÷íî¿ ³íôîðìàö³¿ â êâà-
ç³ðåàëüíîìó ìàñøòàá³ ÷àñó. Çá³ëüøåííÿ öèô-
ðîâî¿ áàçè ñïîñòåðåæóâàíèõ çåìëåòðóñ³â,
ðîçðîáêà àëãîðèòì³â òî÷í³øî¿ ïåðâèííî¿
îáðîáêè ñåéñìîëîã³÷íîãî ìàòåð³àëó òà âè-
á³ð îïòèìàëüíèõ äëÿ ïåâíî¿ òî÷êè ñïîñòå-
ðåæåííÿ åìï³ðè÷íèõ ìîäåëåé, ÿê, íàïðè-
êëàä, íåéðîìåðåæåâèõ, ç øèðîêèì çàñòî-
ñóâàííÿì ¿õ ó ñåéñìîëîã³÷í³é ñëóæá³, ìî-
æóòü äàòè ö³ëêîì ïðèéíÿòí³ ðåçóëüòàòè.
Âèêîðèñòàííÿ îáãîâîðþâàíî¿ ìåòîäèêè
�ìèòòºâîãî� ïðîãíîçó ñèëè çåìëåòðóñó, ùî
ñòàâñÿ, ìîæå çá³ëüøèòè ñìèñëîâå íàâàí-
òàæåííÿ ïðàêòèêè óñòàíîâëåííÿ ñåéñìî-
ñòàíö³é íà îá�ºêòàõ ï³äâèùåíî¿ íåáåçïå-
êè, íàñàìïåðåä ÀÅÑ, à òàêîæ õ³ì³÷íèõ ³
íàôòîïåðåðîáíèõ ï³äïðèºìñòâ. Âàæëèâ³
º é ïîøóêè ìåõàí³çìó îïåðàòèâíîãî ïîïå-
ðåäæåííÿ éìîâ³ðíîãî çåìëåòðóñó â ì³ñöÿõ
ñêóï÷åííÿ íàñåëåííÿ Óêðà¿íè.
Ðèñ. 11. Îö³íêà øèðîòè é äîâãîòè íàâ÷åíî¿ íåéðîííî¿ ìåðåæ³, ñôîðìîâàíèõ
ç E-N-Z-êîìïîíåíòîþ çàïèñó çåìëåòðóñ³â ðåã³îíó ìîäåëþâàííÿ.
ÍÅÉÐÎÌÅÐÅÆÅÂÀ ÎÖ²ÍÊÀ ÏÀÐÀÌÅÒв ËÎÊÀ˲ÇÀÖ²¯ ² ÌÀÃͲÒÓÄÈ ÄÆÅÐÅË ...
Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019 213
Ñïèñîê ë³òåðàòóðè
Ëàçàðåíêî Ì. À., Ãåðàñèìåíêî Î. À. Âèêî-
ðèñòàííÿ íåéðîííèõ ìåðåæ äëÿ ïîáóäî-
âè ãîäîãðàô³â ñåéñì³÷íèõ õâèëü. ³ñíèê
Êè¿â. óí-òó. Ãåîëîã³ÿ. 2004. Ò. 30. Ñ. 93�
97.
Ëàçàðåíêî Ì. À., Ãåðàñèìåíêî Î. À. Îöåí-
êà ìàãíèòóäû è ãëóáèíû ïîäêîðîâîãî î÷àãà
çîíû Âðàí÷à â êâàçèðåàëüíîì ìàñøòàáå
âðåìåíè ïóòåì íåéðîñåòåâîãî ìîäåëèðî-
âàíèÿ. Ãåîôèç. æóðí. 2013. Ò. 36. ¹ 3. Ñ. 84�
108. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v
35i4.2013.111423.
Ëàçàðåíêî À. Ì., Êîðîëåâ Â. Î. Ìåòîä íåé-
ðîííèõ ìåðåæ ó çàäà÷àõ ñåéñì³÷íîãî çî-
íóâàííÿ. Ãåî³íôîðìàòèêà. 2004. ¹ 4. Ñ. 28�
33.
Ëàçàðåíêî Ì. À., Êîðîëåâ Â. À., Ãåðàñèìåí-
êî Î. À. Ïðîãíîç ðàñïðåäåëåíèÿ èíòåíñèâ-
íîñòè ñîòðÿñåíèé â Óêðàèíå, âûçûâàåìûå
ñèëüíûìè çåìëåòðÿñåíèÿìè Âðàí÷à. Ãåî-
ôèç. æóðí. 2006. Ò. 26. ¹ 6. Ñ. 114�119.
Chauvin, Y., & Rumelhart, D. (1995). Back Pro-
pagation: Theory, Architectures, and Appli-
cations, Lawrence Erlbaum Associates, 564 p.
Dai, H., & MacBeth, C. (1995). Automatic pick-
ing of seismic arrivals in local earthquake
data using an artificial neural network. Geo-
physical Journal International, 120(3), 758�
774. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1995.
tb01851.x.
Leach, R., Dowla, F., & Vergino, E. (1993). Yeld
estimation using bangpass-filtered seismo-
grams: Prelimenary results Using Neural Net-
works with m b
(Pn) , Short-time, Long-time,
and Coda energy Measurments. Bulletin of
the Seismological Society of America, 83(2),
488�508.
Magotra, N., Ahmed, N., & Chael, E. (1987).
Seismic Event detection and source Location
Using Single-Station (Three-Component) Da-
ta. Bulletin of the Seismological Society of Ame-
rica, 77(3), 958�971.
Neuromeerage assessment of magnitudies and
parameters of localization earthquake sources
by initial characters recording a seismic signal
M. A. Lazarenko , O. A. Gerasimenko, N. M. Ostapchuk,
N. L. Shipko, 2019
The article is devoted to an extremely important topic of searching for a short-term
warning of the entry of destructive vibrations in the territory of Ukraine by assessing in
real-time conditions the characteristics of the seismic process � magnitude and locali-
zation parameters of the earthquake source, using the mathematical apparatus of neu-
ral network modeling. To solve the problem of estimating the parameters characterizing
the zone of the excitation source and the geometry of the source-station system, the
authors use the initial, least distorted P-sections of seismic signals, examining the pos-
tulate that by recording a seismic signal lasting several seconds after its entry, it is
possible in real time it is sufficient to accurately predict the bypass of the expected sig-
nal (and, therefore, to estimate the magnitude) of the occurring earthquake. The simu-
lation algorithm on networks of artificial neurons uses to determine the time, extremely
dangerous from the point of view of seismic risk, the recording of earthquakes in the
restricted zone of the sources of the Vrancea zone using the example of one seismic
station �Odessa�. Magnitude prediction estimates are demonstrated on various compo-
nents of earthquake records for time windows of various lengths. The authors also sum-
Ì. À. ËÀÇÀÐÅÍÊÎ , Î. Î. ÃÅÐÀÑÈÌÅÍÊÎ, Í. Ì. ÎÑÒÀÏ×ÓÊ, Í. Ë. ØÈÏÊÎ
214 Ãåîôèçè÷åñêèé æóðíàë ¹ 1, Ò. 41, 2019
References
Lazarenko, M. A., & Gerasimenko, O. A. (2004).
Using of neutron networks for modeling of
travels seismic waves. Visnyk Kyyivskoho uni-
versytetu. Heolohiya, 30, 93�97 (in Ukrainian).
Lazarenko, M. A., & Gerasimenko, O. A. (2013).
Estimation of magnitude and the depth of
the subcrustal source of Vrancea zone in qua-
si-real time scale by the connectionist simu-
lation. Geofizicheskiy zhurnal, 36(3), 84�108.
https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v35i4.
2013.111423 (in Russian).
Lazarenko, A. M., & Korolev, V. O. (2004). The
method of neutron networks in problems of
seismic zonewatch. Geoinformatika, (4), 28�
33 (in Ukrainian).
Lazarenko, A. M., Korolev, V. O. & Gerasi-
menko, O. A. (2006). Forecast shaking inten-
sity distribution in Ukraine caused by strong
earthquakes Vrancea. Geofizicheskiy zhurnal,
26(6), 114�119 (in Russian).
Chauvin, Y., & Rumelhart, D. (1995). Back Pro-
pagation: Theory, Architectures, and Appli-
cations, Lawrence Erlbaum Associates, 564 p.
Dai, H., & MacBeth, C. (1995). Automatic pick-
ing of seismic arrivals in local earthquake
data using an artificial neural network. Geo-
physical Journal International, 120(3), 758�
774. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1995.
tb01851.x.
Leach, R., Dowla, F., & Vergino, E. (1993). Yeld
estimation using bangpass-filtered seismo-
grams: Prelimenary results Using Neural Net-
works with m b
(Pn) , Short-time, Long-time,
and Coda energy Measurments. Bulletin of
the Seismological Society of America, 83(2),
488�508.
Magotra, N., Ahmed, N., & Chael, E. (1987).
Seismic Event detection and source Location
Using Single-Station (Three-Component) Da-
ta. Bulletin of the Seismological Society of Ame-
rica, 77(3), 958�971.
marize the considered approach, extending it to the network of �Odessa�, �Skvira�,
�Poltava� stations and those recorded on them, possibly dangerous later, seismic events
at an epicentral distance of up to 12°. Estimates of the prediction of magnitude, depth
of the source and the coordinates of the epicenter are demonstrated on the various
components of earthquake records for time windows of various lengths. The proposed
algorithms can be applied both in the automatic processing of seismic information and
the seismic hazard prediction, which provides for direct operational intervention of
seismological services in the seismic hazard assessment.
Key words: neural network modeling, prediction estimation, seismic hazard, earth-
quakes, magnitude, localization parameters, source depth, initial signal regions, short-
term warning, algorithm.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-158496 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0203-3100 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:17:05Z |
| publishDate | 2019 |
| publisher | Інститут геофізики ім. С.I. Субботіна НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Лазаренко, М.А. Герасименко, О.О. Остапчук, Н.М. Шипко, Н.Л. 2019-09-03T18:50:52Z 2019-09-03T18:50:52Z 2019 Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу / М.А. Лазаренко, О.О. Герасименко, Н.М. Остапчук, Н.Л. Шипко // Геофизический журнал. — 2019. — Т. 41, № 1. — С. 200-214. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. 0203-3100 DOI: 10.24028/gzh.0203-3100.v41i1.2019.158874 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/158496 550.344.094.6:528.087.4:004.032.26 Стаття присвячена надзвичайно важливій темі пошуків короткострокового попередження вступу руйнівних струсів території України шляхом оцінки в умовах реального часу характеристик сейсмічного процесу - магнітуди і параметрів локалізації джерела землетрусу, із застосуванням математичного апарату нейросетевого моделювання. Для розв'язання задачі оцінки параметрів, що характеризують зону джерела збудження і геометрію системи джерело-станція, використані початкові, найменш спотворені Р-ділянки сейсмічних сигналів. Розроблено алгоритм моделювання на мережах штучних нейронів залежності записи перших секунд землетрусу від магнітуди і глибини гипоцентра. Статья посвящена чрезвычайно важной теме поисков краткосрочного предупреждения вступления разрушительных сотрясений территории Украины путем оценки в условиях реального времени характеристик сейсмического процесса ― магнитуды и параметров локализации источника землетрясения, с применением математического аппарата нейросетевого моделирования. Для решения задачи оценки параметров, характеризующих зону источника возбуждения и геометрию системы источник―станция, использованы начальные, наименее искаженные Р-участки сейсмических сигналов. Разработан алгоритм моделирования на сетях искусственных нейронов зависимости записи первых секунд землетрясения от магнитуды и глубины гипоцентра. The article is devoted to an extremely important topic of searching for a short-term warning of the entry of destructive vibrations in the territory of Ukraine by assessing in real-time conditions the characteristics of the seismic process — magnitude and localization parameters of the earthquake source, using the mathematical apparatus of neural network modeling. To solve the problem of estimating the parameters characterizing the zone of the excitation source and the geometry of the source-station system, the authors use the initial, least distorted P-sections of seismic signals, examining the postulate that by recording a seismic signal lasting several seconds after its entry, it is possible in real time it is sufficient to accurately predict the bypass of the expected signal (and, therefore, to estimate the magnitude) of the occurring earthquake. uk Інститут геофізики ім. С.I. Субботіна НАН України Геофизический журнал Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу Neuromeerage assessment of magnitudies and parameters of localization earthquake sources by initial characters recording a seismic signal Article published earlier |
| spellingShingle | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу Лазаренко, М.А. Герасименко, О.О. Остапчук, Н.М. Шипко, Н.Л. |
| title | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу |
| title_alt | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу Neuromeerage assessment of magnitudies and parameters of localization earthquake sources by initial characters recording a seismic signal |
| title_full | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу |
| title_fullStr | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу |
| title_full_unstemmed | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу |
| title_short | Нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу |
| title_sort | нейромережева оцінка параметрів локалізації і магнітуди джерел землетрусів за початковими ділянкам записи сейсмічного сигналу |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/158496 |
| work_keys_str_mv | AT lazarenkoma neiromereževaocínkaparametrívlokalízacííímagnítudidžerelzemletrusívzapočatkovimidílânkamzapisiseismíčnogosignalu AT gerasimenkooo neiromereževaocínkaparametrívlokalízacííímagnítudidžerelzemletrusívzapočatkovimidílânkamzapisiseismíčnogosignalu AT ostapčuknm neiromereževaocínkaparametrívlokalízacííímagnítudidžerelzemletrusívzapočatkovimidílânkamzapisiseismíčnogosignalu AT šipkonl neiromereževaocínkaparametrívlokalízacííímagnítudidžerelzemletrusívzapočatkovimidílânkamzapisiseismíčnogosignalu AT lazarenkoma neuromeerageassessmentofmagnitudiesandparametersoflocalizationearthquakesourcesbyinitialcharactersrecordingaseismicsignal AT gerasimenkooo neuromeerageassessmentofmagnitudiesandparametersoflocalizationearthquakesourcesbyinitialcharactersrecordingaseismicsignal AT ostapčuknm neuromeerageassessmentofmagnitudiesandparametersoflocalizationearthquakesourcesbyinitialcharactersrecordingaseismicsignal AT šipkonl neuromeerageassessmentofmagnitudiesandparametersoflocalizationearthquakesourcesbyinitialcharactersrecordingaseismicsignal |