基于Mel频谱和LSTM-DCNN的矿山微震信号混合识别模型

微震监测是保证矿山安全生产的有效手段，微震信号识别精度直接影响着微震事件的判定及分析结果.鉴于此，以夏甸金矿微震监测数据作为样本，建立了基于Mel频谱和长短时记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络与深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, DCNN)混合的矿山微震信号识别模型.首先对监测信号进行预处理，利用Mel时频谱降低干扰频段的权重并减小样本尺寸.然后利用LSTM和DCNN模型分别提取信号的时间特征及空间特征.通过多种模型的对比分析，结果表明本文提出的Mel-LSTM-DCNN混合模型对微震信号识别准确率最高.该模型为矿山准确识别微震信号提供参考.