基于深度序列模型的强震记录下平均剪切波速预测研究

本研究针对土耳其强震记录站的土壤剪切波速V_s30预测问题，提出了一种结合卷积神经网络和长短期记忆网络的混合深度学习模型，以解决传统经验相关方法无法有效捕捉场地特异性变异的问题。结果表明，该模型能够有效学习地震信号中的复杂非线性关系，从而提高V_s30预估的准确性，具有显著的地震现场特征改善潜力。