Асланов Т.Г. «Восстановление данных о разности времен прихода продольной и поперечной сейсмических волн на сейсмических датчиках» Вестник Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана (МГТУ). Серия: Приборостроение, № 3, с. 4-17 (2022)

Разработан метод восстановления данных на сейсмическом датчике, с помощью искусственных нейронных сетей смоделирована его работа. Для обучения искусственной нейронной сети выбраны два параметра: интервал времени между регистрациями на сейсмографе продольной (первичной) и поперечной (вторичной) сейсмических волн, а также интервал времени между регистрациями первичной сейсмической волны на двух сейсмографах, удаленных друг от друга. Для восстановления информации на сейсмографах использованы данные по 2636 землетрясениям, произошедшим в Республике Дагестан в 2020 г. На имеющихся 19 сейсмических станциях зарегистрировано менее 60% общего числа произошедших землетрясений. Обучение нейронной сети проведено дважды для каждого сейсмического датчика. Первый раз с нулевыми значениями разности времен прихода сейсмических волн на сейсмографы, второй раз с восстановленными разностями времен по результатам обучения нейронной сети. Для обучения искусственной нейронной сети в качестве входов использованы интервалы времени между регистрациями волн на сейсмографах, данные которых известны, а в качестве выходов – разности времен, которые необходимо определить. Обученная нейронная сеть имеет коэффициент корреляции с реальными интервалами времени между регистрациями на сейсмографе сейсмических волн, превышающий 0,99919. Приведены графики зависимостей среднеквадратической ошибки работы нейронной сети по эпохам ее обучения, графики соответствия результатов обучения, вычисленных нейронной сетью, и исходных данных, а также гистограммы ошибок работы нейронных сетей