乌加河、乌力吉、策克测震台隶属于巴彦淖尔地震监测中心站。选取各测震台2020—2023年记录的内蒙古西部天然地震和人工爆破事件，使用小波基函数sym6、db7、rbio1.5，进行静止小波变换、离散小波和小波包分解，得到相应近似系数和细节系数，提取各层能量比、能量熵和香浓熵，进行单独、两两组合、全部组合后作为特征参数，并采用BP神经网络和支持向量机对其进行训练，对比分析2种方法训练成果的识别准确率，确定适合巴彦淖尔地震监测中心站的分类模型。结果表明，支持向量机更适用于该站地震、爆炸特征数据集，其识别准确率可达95%。
This paper aims to identify, compare, and analyze the natural earthquake and artificial blasting events recorded by three seismic stations of the Uga River, Uligi, and Ceke under the jurisdiction of the Bayannur Earthquake Monitoring Center Station. Firstly, the selected seismic records of earthquake and blasting events are decomposed using the wavelet base functions of sym6, db7, and rbio1.5 by SWT, DWT, and WPT, and the corresponding approximation coefficients and detail coefficients are obtained after decomposition. Then, the energy ratio, energy entropy, and Shannon entropy of each layer are extracted and used as characteristic parameters individually, in pairs, and combination. Finally, the BP neural network and support vector machine (SVM) are used to train the feature parameters, and the recognition model suitable for the central station is determined by training and comparing the recognition rate of the two methods. The analysis results show that the support vector machine is more suitable for the Bayannur station, and its recognition rate reaches 95%.
2025,46(1): 49-56 收稿日期：2023-10-23
DOI：10.3969/j.issn.1003-3246.2025.01.007
基金项目：中国地震局监测、预报、科研三结合课题（项目编号：3JH-202301009）
作者简介：贾昊东（1994—），男，工程师，主要从事地震监测工作。E-mail：849865220@qq.com
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