| 講演要旨(和文) | | トモグラフィの手法として広く用いられている一つに最小二乗法があるが, この手法は初期条件がある程度必要になってしまう. 初期条件に依存しないようOda and Ishiyama(2011) は様々な研究分野で用いられているニューラルネットワークをトモグラフィに適用した. しかし, この手法は実際の地震波とは違い, 震源から観測点までの地震波を直線波線として考えて数値実験を行っていた. そこで本研究では, 実際の地震波により近い波線で地下構造を推定するために, 波線経路を追跡するPseudo-Bending法を用いて, 波線経路を計算するように,ニューラルネットワークを用いた自然地震トモグラフィに改良を加え, 数値実験によりその適用性を検証した. その結果,対象領域における弾性波速度の誤差率を抑え, 走時の平均推定誤差においても精度向上が確認できた. |
|
|
| | 講演要旨(英文) | | Natural earthquake tomography is widely used as a method of estimating subsurface structure. There is a least-squares method to one of them. But they depend on the initial condition. Therefore Oda and Ishiyama (2011) applied the neural networks used by various areas of the research to tomography. It is not dependent on the initial condition. However, since there was still a problem, it improved by adding the ray tracing using the Pseudo-Bending method. As a result, we can estimate the ground structure with good accuracy. |
|
|
|
| |
|