Detekcija potresa korištenjem vremensko- frekevencijskih predstava seizmograma (CROSBI ID 433902)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Njirjak, Marko
Štajduhar, Ivan ; Lerga, Jonatan
hrvatski
Detekcija potresa korištenjem vremensko- frekevencijskih predstava seizmograma
Ovaj rad se pozabavio idejom da različite vremensko-frekvencijske predstave seizmogramskih podataka mogu imati značajan utjecaj na točnost detekcije potresa korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža. Korišteno je devet vremensko- frekvencijskih transformacija, te tri afirmirane konvolucijske neuronske mreže. Rezultati pokazuju da kombinacija pseudo Wigner-Ville vremensko-frekvencijske distribucije i AlexNet arhitekture poboljšava rezultate baznog modela za 1, 56 postotnih bodova. Navedeno može imati značajan odjek u području seizmologije s obzirom na činjenicu da se točnije klasificiraju podaci koji su do tada bili skriveni u seizmološkom šumu.
konvolucijske neuronske mreže ; vremensko-frekvencijske distribucije ; seizmologija ; potres ; klasifikacija
nije evidentirano
engleski
Earthquake detection using seismogram time- frequency representations
nije evidentirano
convolutional neural networks ; time-frequency distributions ; seismology ; earthquake ; classification
nije evidentirano
Podaci o izdanju
35
14.07.2020.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Tehnički fakultet, Rijeka
Rijeka