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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Long Short-Term Memory Networks for Earthquake Detection in Venezuelan Regions

verfasst von : Sergi Mus, Norma Gutiérrez, Ruben Tous, Beatriz Otero, Leonel Cruz, David Llácer, Leonardo Alvarado, Otilio Rojas

Erschienen in: Machine Learning, Optimization, and Data Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Reliable earthquake detection and location algorithms are necessary to properly catalog and analyze the continuously growing seismic records. This paper reports the results of applying Long Short-Term Memory (LSTM) networks to single-station three-channel waveforms for P-wave earthquake detection in western and north central regions of Venezuela. Precisely, we apply our technique to study the seismicity along the dextral strike-slip Boconó and La Victoria - San Sebastián faults, with complex tectonics driven by the interactions between the South American and Caribbean plates.

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Literatur
4.
Zurück zum Zitat Ibranhim, M.A., Park, J., Athens, N.: Earthquake warning system: detecting earthquake precursor signals using deep learning networks. In: Proceedings of the University of Stanford, CS230, Stanford, California, USA, pp. 1–7 (2018) Ibranhim, M.A., Park, J., Athens, N.: Earthquake warning system: detecting earthquake precursor signals using deep learning networks. In: Proceedings of the University of Stanford, CS230, Stanford, California, USA, pp. 1–7 (2018)
5.
Zurück zum Zitat Kingma, D.P., Ba, J.: Adam: a method for stochastic optimization. In: 3rd International Conference on Learning Representations, 2015, San Diego, CA, USA (2015) Kingma, D.P., Ba, J.: Adam: a method for stochastic optimization. In: 3rd International Conference on Learning Representations, 2015, San Diego, CA, USA (2015)
6.
Zurück zum Zitat Mousavi, S.M., Zhu, W., Sheng, Y., Beroza, G.C.: CRED: a deep residual network of convolutional and recurrent units for earthquake signal detection. CoRR abs/1810.01965, pp. 1–23 (2018). Mousavi, S.M., Zhu, W., Sheng, Y., Beroza, G.C.: CRED: a deep residual network of convolutional and recurrent units for earthquake signal detection. CoRR abs/1810.01965, pp. 1–23 (2018).
7.
Zurück zum Zitat Wiszniowski, J., Plesiewicz, B., Trojanowski, J.: Application of real time recurrent neural network for detection of small natural earthquakes in Poland. Acta Geophys. 62(3), 469–485 (2014)CrossRef Wiszniowski, J., Plesiewicz, B., Trojanowski, J.: Application of real time recurrent neural network for detection of small natural earthquakes in Poland. Acta Geophys. 62(3), 469–485 (2014)CrossRef
Metadaten
Titel
Long Short-Term Memory Networks for Earthquake Detection in Venezuelan Regions
verfasst von
Sergi Mus
Norma Gutiérrez
Ruben Tous
Beatriz Otero
Leonel Cruz
David Llácer
Leonardo Alvarado
Otilio Rojas
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-37599-7_62