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DolphinDB +机器学习,预测地震波形数据

1. 地震波形数据预测业务场景说明 在地震波形数据异常检测场景中,通常需要使用多种工具和方法来提高检测精度和鲁棒性。其中,FilterPicker 是一种常用的基于模板匹配的异常检测工具,可以实现地震波形数据的实时异常检测和定位。FilterPicker 需要进行预处理,如噪声过滤、信号增强等,然后根据预设的模板和阈值进行匹配和检测,最后输出异常检测的结果和位置信息。 虽然 FilterPicker 可以快速、准确地检测地震波形数据中的异常信号,但其精度和稳定性仍然受到多种因素的影响,例如噪声干扰、模板选择等。为了提高异常检测的精度和鲁棒性,可以使用深度学习算法进行进一步的检测和预测。相比传统的基于规则和模板匹配的方法,深度学习算法具有更好的适应性和泛化性能,可以处理更复杂的地震波形数据,并减少人为干扰和误判的风险。 综上所述,业界在地震波形数据异常检测场景中,通常是先使用 FilterPicker 进行一级异常检测,若有异常点,则进一步使用深度学习的方法进行更加精确的检测。 2. 波形数据异常检测相关算法介绍 2.1 模板匹配算法 模板匹配算法是一种基于信号相似性的匹配算法,主要利用...

bootx-platform v1.3.1更新,免费开源的后台脚手架

项目介绍 项目地址:https://gitee.com/bootx/bootx-platform,非常欢迎看看项目介绍留以及个Star呀🤺🤺🤺 基于Spring Boot框架生态打造,针对单体式应用进行专门设计,同时做好模块切分,兼顾快速适应分布式改造,其设计准则是切分功能,划分模块,不同模块之间间可能减少耦合,更好的适应实际中各类不同项目开发时的侧重点。设计目标是将日常项目开发中,尤其是中小型项目中的一些高频诉求进行覆盖,还有一些主流业务场景进行实现,对这些高频但并不高大上的需要进行解决。同时核心源码和文档开源,不需要进行额外操作就可以直接获取源码和文档,以及查看演示环境。 应用场景 适用于一些中小型项目开发中,内含各类开箱即用的组件,以及对一些常见领域提供一些默认的解决方式,供应商关系管理、合同管理、人力资源管理、项目管理、资产管理、订单管理、电商商城等领域;相较于一些使用广泛的开源版本平台,对其一些不包含在开源版的付费功能进行了开源实现,适合一些较低预算,或是Demo验证开发等无法有充足资金购买商业版软件的场合使用。 项目构成 后端:bootx-platform,基于Spr...

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