доктор технических наук, доцент, кафедра автономных информационных и управляющих систем,
105005, г. Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5 стр. 1
Dr. Sci. (Eng.), Assoc. Prof., Department Autonomous Information and Control Systems,
5/1 Second Baumanskaya Str., Moscow 105005
кандидат технических наук, докторант, доцент, кафедра управления и информатики в технических системах и вычислительной техники,
367026, г. Махачкала, пр. Имама Шамиля, 70
Cand. Sci. (Eng.), Doctoral Cand., Assoc. Prof., Department of Management and Informatics in TechnicalSystems and Computer Engineering,
70 I. Shamilya Ave., Makhachkala 367026
директор,
367008, г. Махачкала, ул. Белинского,16
Director,
16 Belinsky Str., Makhachkala 367008
Цель. Целью исследования является определение скоростей сейсмических волн на местности.
Метод. Для определения скоростей сейсмических волн на различных участках земной коры при помощи выборки, полученной путем математического моделирования, была обучена искусственная нейронная сеть. Используя на входе обученной нейронной сети реальные значения разностей времен прихода сейсмических волн на местности, получаем на ее выходе значения скоростей сейсмических волн на местности.
Результат. Предложен метод определения скоростей сейсмических волн на местности с применением искусственных нейронных сетей. Получены зависимости среднеквадратической ошибки определения скоростей сейсмических волн на местности от эпохи обучения, а также распределение ошибок в определении координат гипоцентра землетрясения с использованием полученной информации о структуре земли.
Вывод. Предложенный метод позволяет определять структуру земной коры более точно, чем ранее предложенные математические методы.
Objective. The purpose of the study is to determine the velocities of seismic waves on the ground.
Method. To determine the velocities of seismic waves in different parts of the earth's crust, using a sample obtained by mathematical modeling, an artificial neural network was trained. Using at the input of the trained neural network, the real values of the differences in the times of arrival of seismic waves on the ground, we obtain at its output the values of the velocities of seismic waves on the ground.
Result. A method for determining the velocities of seismic waves on the ground using artificial neural networks is proposed. Dependences of the root-mean-square error in determining the velocities of seismic waves on the ground on the training epoch, as well as the distribution of errors in determining the coordinates of the earthquake hypocenter using the obtained information about the structure of the earth, are obtained.
Conclusion. The proposed method makes it possible to determine the structure of the earth's crust more accurately than previously proposed mathematical methods.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.