吉林大学学报(地球科学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (6): 1983-1990.doi: 10.13278/j.cnki.jjuese.20230268

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 基于XGBoost的多重加权谱比降噪方法

韩复兴,宋炳宣,陈雨贝,吴林骏,黄梦婷,潘延杰   

  1. 吉林大学地球探测科学与技术学院,长春130026
  • 出版日期:2023-11-26 发布日期:2023-12-13
  • 基金资助:
    国家自然科学基金面上项目(42074150);深圳市福田区应急管理局项目(FTCG2023000209)

 Multiple Weighted HVSR Method Based on XGBoost

Han Fuxing, Song Bingxuan, Chen Yubei, Wu Linjun, Huang Mengting, Pan Yanjie   

  1. College of GeoExploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China

  • Online:2023-11-26 Published:2023-12-13
  • Supported by:
    the National Nature Science Foundation of China (42074150) and the Emergency Management Bureau Project of Futian District, Shenzhen (FTCG2023000209)

摘要: 在城市中应用微动H/V谱比方法面对大量且复杂的人文噪声干扰,需要对噪声强度较大的微动数据进行去噪处理或信号分析。本文针对现有方法难以处理干扰较大的微动数据以及信号提取过程繁琐的问题,提出基于XGBoost(extreme gradient boosting)的多重加权谱比降噪方法。首先对采集的微动数据进行幅值和频率分析,建立幅值加权谱比、频率加权谱比和多重加权谱比;然后根据建立的多重加权谱比,通过XGBoost方法获得降噪后的谱比曲线。将本文方法与传统STA/LTA(short time average/long time average)方法进行实际高噪声数据对比分析,结果表明相比于STA/LTA方法,本文方法对高噪声数据提取效果更好。

关键词: 微动H/V谱比方法, 加权谱比, XGBoost, 面波勘探

Abstract:  Applying the microtremer H/V method in urban areas faces many complex artificial noises. The microtremer data with a large number of noise needs to be denoised and extracted. In this paper, a   multiple weighted HVSR method based on XGBoost (extreme gradient boosting) is proposed to solve the problems that the existing methods are difficult to deal with the microtremer data with considerable interference and the signal extraction process is cumbersome. Firstly, the amplitude and frequency of the microtremer data are analyzed.  Amplitude-weighted spectral ratio, frequency-weighted spectral ratio, and multiple weighted spectral ratio are established. Then, the denoised HVSR curve is calculated by the XGBoost method. The proposed method is compared with the STA/LTA (short-time average/long-time average) method  to analyze the actual high-noise data, the results show that the proposed  method is better than the STA/LTA method for high-noise data extraction. 

Key words:  , microtremer H/V method, weighted spectral ratio, XGBoost, surface wave exploration

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