グラフニューラルネットワークによる地震位置とマグニチュード推定【JST・京大機械翻訳】

McBrearty Ian W.; Beroza Gregory C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212425233248 整理番号：22P0301794

グラフニューラルネットワークによる地震位置とマグニチュード推定【JST・京大機械翻訳】

Earthquake Location and Magnitude Estimation with Graph Neural Networks

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発行年： 2022年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

著者らは,入力ピックアップデータから直接推定を予測するためにグラフニューラルネットワークを訓練し,各入力が可変数の観測所と位置を有する明確な地震ネットワークを可能にする,教師つき学習アプローチを通して地震位置とマグニチュード推定の従来の問題を解決した。仮定された旅行時間と振幅距離減衰モデルから合成シミュレーションを用いてモデルを訓練した。アーキテクチャは,1つのグラフを用いて,ステーション集合を表し,もう1つはモデル空間を表現する。入力は,データの理論的予測,与えられたモデルパラメータ,およびグラフ定義リンク空間局所要素の隣接行列を含む。著者らが示すように,この組合せ表現に関するグラフ畳込みは推論,データ融合,および異常値抑制において非常に有効である。これらの結果を従来の方法と比較し,好ましい性能を観察した。【JST・京大機械翻訳】

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