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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...

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