Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн

Запропоновано використання мереж штучних нейронів для створення моделі поля часу пробігу P- та S-фаз сейсмічних хвиль. Розглянуто принципи функціонування багатошарової, повнозв’язаної, прямоструминної, керованої нейронної мережі, в якій використано для навчання метод зворотної передачі похибки, а та...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Геофизический журнал
Datum:2010
Hauptverfasser: Лазаренко, М.А., Герасименко, О.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут геофізики ім. С.I. Субботіна НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/96419
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:Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн / М.А. Лазаренко, О.А. Герасименко // Геофизический журнал. — 2010. — Т. 32, № 5. — С. 126-141. — Бібліогр.: 21 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-96419
record_format dspace
spelling Лазаренко, М.А.
Герасименко, О.А.
2016-03-16T19:33:06Z
2016-03-16T19:33:06Z
2010
Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн / М.А. Лазаренко, О.А. Герасименко // Геофизический журнал. — 2010. — Т. 32, № 5. — С. 126-141. — Бібліогр.: 21 назв. — рос.
0203-3100
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/96419
550.344.094.6:528.087.4:004.032.26
Запропоновано використання мереж штучних нейронів для створення моделі поля часу пробігу P- та S-фаз сейсмічних хвиль. Розглянуто принципи функціонування багатошарової, повнозв’язаної, прямоструминної, керованої нейронної мережі, в якій використано для навчання метод зворотної передачі похибки, а також підходи до вибору оптимальної архітектури мережі, оцінок похибок режиму екстраполяції. Показано побудову тривимірних годографів для різних сценаріїв сейсмічного процесу на прикладах сейсмічних записів українських сейсмостанцій, їх використання для моделювання годографів та інверсії останніх. Наведено приклади інверсії годографа у межах моделі Герглотца — Віхерта для одиничних сейсмостанцій, а також узагальнення для випадку довільних координат джерела і точки реєстрації сигналу у Чорноморському регіоні.
The implementation of artificial neural networks for travel-time model of P- and S-phases of seismic waves arrangement is proposed. The principles of multilayer, fullconnected, feedforward, controlled, and backpropagated neuron network functioning and approach to net topology choice and extrapolation error assessment are considered. The 3D travel-time relationships for various scenario of seismic process using the travel-time inversion based on Ukrainian seismic stations records are considered. The examples of Herglotz — Wiehert inversion for single stations as well as for arbitrary source and station coordinates in circum-Black Sea region are presented.
Предлагается использование сетей искусственных нейронов для создания модели поля времени пробега Р- и S-фаз сейсмических волн. Рассмотрены принципы функционирования многослойной, полносвязанной, прямопоточной, управляемой нейронной сети, в которой используется для обучения метод обратной передачи ошибки, а также подходы к выбору оптимальной архитектуры сети, оценкам погрешностей режима экстраполяции. Построение трехмерных годографов для разных сценариев сейсмического процесса показано на примерах сейсмических записей украинских сейсмостанций и их использования для моделирования годографов и инверсии последних. Приведены примеры инверсии годографа в рамках модели Герглотца-Вихерта для единичных сейсмостанций, а также обобщение для случая произвольных координат источника и точки регистрации сигнала в Черноморском регионе.
ru
Інститут геофізики ім. С.I. Субботіна НАН України
Геофизический журнал
Научные сообщения
Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн
Нейромережне моделювання годографів сейсмічних хвиль
Neuron network simulation of seismic waves travel time curves
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн
spellingShingle Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн
Лазаренко, М.А.
Герасименко, О.А.
Научные сообщения
title_short Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн
title_full Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн
title_fullStr Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн
title_full_unstemmed Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн
title_sort нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн
author Лазаренко, М.А.
Герасименко, О.А.
author_facet Лазаренко, М.А.
Герасименко, О.А.
topic Научные сообщения
topic_facet Научные сообщения
publishDate 2010
language Russian
container_title Геофизический журнал
publisher Інститут геофізики ім. С.I. Субботіна НАН України
format Article
title_alt Нейромережне моделювання годографів сейсмічних хвиль
Neuron network simulation of seismic waves travel time curves
description Запропоновано використання мереж штучних нейронів для створення моделі поля часу пробігу P- та S-фаз сейсмічних хвиль. Розглянуто принципи функціонування багатошарової, повнозв’язаної, прямоструминної, керованої нейронної мережі, в якій використано для навчання метод зворотної передачі похибки, а також підходи до вибору оптимальної архітектури мережі, оцінок похибок режиму екстраполяції. Показано побудову тривимірних годографів для різних сценаріїв сейсмічного процесу на прикладах сейсмічних записів українських сейсмостанцій, їх використання для моделювання годографів та інверсії останніх. Наведено приклади інверсії годографа у межах моделі Герглотца — Віхерта для одиничних сейсмостанцій, а також узагальнення для випадку довільних координат джерела і точки реєстрації сигналу у Чорноморському регіоні. The implementation of artificial neural networks for travel-time model of P- and S-phases of seismic waves arrangement is proposed. The principles of multilayer, fullconnected, feedforward, controlled, and backpropagated neuron network functioning and approach to net topology choice and extrapolation error assessment are considered. The 3D travel-time relationships for various scenario of seismic process using the travel-time inversion based on Ukrainian seismic stations records are considered. The examples of Herglotz — Wiehert inversion for single stations as well as for arbitrary source and station coordinates in circum-Black Sea region are presented. Предлагается использование сетей искусственных нейронов для создания модели поля времени пробега Р- и S-фаз сейсмических волн. Рассмотрены принципы функционирования многослойной, полносвязанной, прямопоточной, управляемой нейронной сети, в которой используется для обучения метод обратной передачи ошибки, а также подходы к выбору оптимальной архитектуры сети, оценкам погрешностей режима экстраполяции. Построение трехмерных годографов для разных сценариев сейсмического процесса показано на примерах сейсмических записей украинских сейсмостанций и их использования для моделирования годографов и инверсии последних. Приведены примеры инверсии годографа в рамках модели Герглотца-Вихерта для единичных сейсмостанций, а также обобщение для случая произвольных координат источника и точки регистрации сигнала в Черноморском регионе.
issn 0203-3100
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/96419
citation_txt Нейросетевое моделирование годографов сейсмических волн / М.А. Лазаренко, О.А. Герасименко // Геофизический журнал. — 2010. — Т. 32, № 5. — С. 126-141. — Бібліогр.: 21 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT lazarenkoma neirosetevoemodelirovaniegodografovseismičeskihvoln
AT gerasimenkooa neirosetevoemodelirovaniegodografovseismičeskihvoln
AT lazarenkoma neiromerežnemodelûvannâgodografívseismíčnihhvilʹ
AT gerasimenkooa neiromerežnemodelûvannâgodografívseismíčnihhvilʹ
AT lazarenkoma neuronnetworksimulationofseismicwavestraveltimecurves
AT gerasimenkooa neuronnetworksimulationofseismicwavestraveltimecurves
first_indexed 2025-12-07T17:14:04Z
last_indexed 2025-12-07T17:14:04Z
_version_ 1850870484919386112