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J-GLOBAL ID：201802234397350969   整理番号：18A0521484

早期警報地震に関連したモーメントマグニチュードの推定に基づく人工ニューラルネットワーク【Powered by NICT】

Artificial neural network based estimation of moment magnitude with relevance to Earthquake Early Warning

著者 (4件)： Kundu Ajit (SD, BARC, Trombay, Mumbai, India) ,  Bhadauria Y. S. (SD, BARC, Trombay, Mumbai, India) ,  Basu S. (SSPD, BARC, Trombay, Mumbai, India) ,  Mukhopadhyay S. (SD, BARC, Trombay, Mumbai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 1955-1959  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地震早期警報(EEW)に対する地震モーメントマグニチュード(M_w)の迅速推定のための人工ニューラルネットワーク(ANN)ベースアルゴリズムを提案した。迅速性は,地震記象のP波の到着後3秒の高速地域警報を意味する。単一3成分観測点で記録された地震記象の垂直成分から0.0098と10Hzの間の周波数範囲で計算した振幅スペクトルは,望ましい出力としてのANNとM_wへの入力として考えられてきた。訓練されたANNが0.1以下の絶対誤差をもつ新しい事象の約73%,絶対誤差0.35以下の事象の100%のM_wを推定できることがわかった。法は6以上からスマトラ地域由来する地震の組み込まれた研究所地震学(IRIS)から提供されたPALK(Pallekele,スリランカ)観測所で記録された垂直成分広帯域地震データを用いて試験した。推定M_w間の一致と米国地質調査所(USGS)によって報告された,迅速で信頼性のある緊急地震速報システムを提案法に基づいて開発される可能性があることを保証する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 広帯域 ,  *地震 ,  *ニューラルネットワーク ,  周波数 ,  P波【地震波】 ,  *警報 ,  地震記象 ,  地震学 ,  アメリカ合衆国 ,  信頼性 ,  地震警報 ,  スマトラ
準シソーラス用語： 緊急地震速報 ,  絶対誤差 ,  *モーメントマグニチュード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 地震の物理的性質  (DC03050H) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 早期 ,  警報 ,  地震 ,  モーメントマグニチュード ,  推定 ,  人工ニューラルネットワーク