【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋地球物理，具体涉及基于随机森林算法的地震信号识别方法、装置及设备。
技术介绍
1、在海洋地震学领域，传统的事件识别方法通常基于短时平均/长时平均方法（ sta/ lta算法），该算法通过计算信号的短期平均值和长期平均值之比，来检测信号中的能量突变，从而识别地震事件。然而，由于海洋环境中存在大量的噪声干扰，传统的 sta/lta算法在海洋地震学数据中的效果较差。因此，需要一种更加高效和准确的事件识别方法，以提高海洋地震学数据的处理效率和准确性。
2、机器学习是一种能够从数据中学习和识别模式的方法，近年来在海洋地震学领域得到了广泛应用，为提升事件识别效率提供了新的思路和方法。为此，前人已做了大量工作，海洋地震学领域事件识别中的机器学习方法由最初基于无监督的聚类分析、无监督的自组织竞争神经网络等，发展到后续的基于有监督的bp神经网络、卷积神经网络和基于遗传算法的bp神经网络，准确率不断提升，识别效果也越来越明显。但是上述方法仍存在一些问题和不足，比如：神经网络方法存在过拟合、收敛速度慢等问题；支持向量机较大程度上仍依赖于核函数的选取和惩罚系数的选择等问题；无监督学习的方法仍存在分类类别难以控制以及需要足够大的样本群来保证分类性能等问题。因此，有必要提出一种更稳健、更实用的机器学习方法来处理海洋地震领域中的信号识别问题。
3、随机森林算法是一种基于决策树的机器学习算法，通过对训练数据集进行随
4、中国专利cn115079258a公开了一种基于小波分析的海底地震信号在线识别方法，在海底实时观测水声信号，多层小波分解得到各层小波系数，再通过软阈值函数阈值去噪，然后小波重构得到去噪重构后信号，接着进行展开等处理获得各层的相对功率及其相对功率分布，从相对功率分布中遍历n层相对功率，验证水声信号的相对功率分布是否与地震特征匹配，进而判断出海底地震信号。但上述技术方案仍存在分类准确度不够的缺陷。
5、因此，亟需将随机森林机器学习算法应用于海洋地震学数据处理中，以解决传统方法中存在的噪声干扰问题，提高事件识别的准确性和效率。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提出一种基于随机森林算法的地震信号识别方法、装置及设备，用于识别海洋地震数据中不同类型的信号，包括地震信号、海底地震事件以及各种噪声。本专利技术通过提取信号特征并使用随机森林分类器进行训练和分类，能够自动识别和分类不同类型的信号，从而提高海洋地震学数据的事件识别能力。同时，本专利技术还公开了一种通过逐步增加噪声示例的方式来改善分类器性能的方法，以解决海洋地震学数据中存在的噪声干扰问题；并通过迭代优化的方式，逐步增加噪声示例的数量，使分类器能够更好地适应噪声干扰，提高对噪声的识别和分类能力，从而改善整体的分类器性能。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，所述方法包括：
3、获取地震数据；
4、使用短时平均/长时平均方法对所述地震数据进行处理，提取地震事件；
5、对所述地震事件进行特征提取，获取每一地震事件的提取特征，对所述提取特征进行标记，为每一特征制定一个类别标签，得到数据集和特征集；
6、利用所述数据集和特征集构建随机森林分类器，利用所述随机森林分类器对地震信号、海底地震事件和噪音进行分类。
7、在一种可能的实现方式中，所述使用短时平均/长时平均方法对所述地震数据进行处理，提取地震事件，包括：
8、s2.1，设置短时窗口长度、长时窗口长度、起始阈值和终止阈值；
9、s2.2，计算某一时刻的短时窗口内信号均值 sta和长时窗口内信号均值 lta；
10、s2.3，计算 sta与 lta的比值，若 sta/lta的值超过起始阈值，则从此位置开始对地震数据进行数据提取，直至 sta/lta的值低于终止阈值，则数据提取终止，得到一个地震事件；若 sta/lta的值未超过阈值，则进入下一时刻，计算该时刻的短时窗口内信号均值 sta和长时窗口内信号均值 lta，计算 sta与 lta的比值，进行数据提取，直至提取所述地震数据中所有的地震事件。
11、在一种可能的实现方式中，短时窗口长度设置为0.8秒，长时窗口长度设置为45秒，起始阈值设置为7，终止阈值为1.5。
12、在一种可能的实现方式中，所述特征包括波形、频率和频谱。
13、在一种可能的实现方式中，所述利用所述数据集和特征集构建随机森林分类器，利用所述随机森林分类器对地震信号、海底地震事件和噪音进行分类，包括：
14、s4.1，将所述数据集分为训练集和测试集；
15、s4.2，利用所述训练集和特征集，构建第一随机森林模型；
16、s4.3，利用所述测试集对所述第一随机森林模型进行评估；
17、s4.4，在所述训练集中添加噪声示例，引入更多不同类型的噪声信号，得到新的训练集；
18、s4.5，利用所述新的训练集重新构建随机森林模型，得到第二随机森林模型；
19、s4.6，利用所述测试集对第二随机森林模型进行性能评估，比较其与第一随机森林模型的性能差异；
20、s4.7，根据评估结果，若第二随机森林模型性能有所改善但仍有改进空间，就继续增加噪声示例，并重复执行步骤s4.5至s4.6，直至随机森林模型达到满意的性能水平为止，得到随机森林分类器，利用所述随机森林分类器对地震信号、海底地震事件和噪音进行分类；若第二随机森林模型性能已达到满意的性能水平，则第二随机森林模型即为随机森林分类器，利用所述随机森林分类器对地震信号、海底地震事件和噪音进行分类。
21、在一种可能的实现方式中，对所述随机森林模型进行评估的评估指标包括准确率、精确率、召回率。
22、在一种可能的实现方式中，所述利用所述数据集和特征集构建随机森林分类器，利用所述随机森林分类器对地震信号、海底地震事件和噪音进行分类，包括：
23、s4.1，将所述数据集分为训练集和测试集；
24、s4.2，利用bootstrap方法对所述训练集进行有放回的采样，随机产生 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，所述使用短时平均/长时平均方法对所述地震数据进行处理，提取地震事件，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，短时窗口长度设置为0.8秒，长时窗口长度设置为45秒，起始阈值设置为7，终止阈值为1.5。
4.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，所述特征包括波形、频率和频谱。
5.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，所述利用所述数据集和特征集构建随机森林分类器，利用所述随机森林分类器对地震信号、海底地震事件和噪音进行分类，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，对所述随机森林模型进行评估的评估指标包括准确率、精确率、召回率。
7.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，所述利用所述
8.一种基于随机森林算法的地震信号识别装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，所述使用短时平均/长时平均方法对所述地震数据进行处理，提取地震事件，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，短时窗口长度设置为0.8秒，长时窗口长度设置为45秒，起始阈值设置为7，终止阈值为1.5。
4.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，其特征在于，所述特征包括波形、频率和频谱。
5.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的地震信号识别方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：许艳，徐国强，张红军，仇晓华，刘金秋，张瑞华，
申请(专利权)人：山东省地质科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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