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摘要：我们介绍了使用相互联系的光网络进行早期地震检测和定位，从而利用了现有的陆地纤维基础架构。采用波板模型，我们整合了从七个地震中的实际地面位移数据，幅度从四到六个地震范围从四到六个地震，以模拟纤维电缆中的应变，并收集大量的光偏光演化数据。这些模拟有助于增强经过训练和验证的机器学习模型，以检测地震破坏性表面波之前的主要波浪到达。验证结果表明该模型的精度超过95％。然后对机器学习模型进行M4.3地震测试，以智能传感网格利用了三个相互连接的网络网络。每个网络都配备了一个感应纤维，可与三个不同的地震站相对应。目的是确认跨互连网络的地震检测，通过三角测量方法定位震中坐标并计算纤维到纤维到调的距离。此设置允许在靠近Epicenter地点的市政当局的市政当局发电的预警，并延伸到较远的地方。模型测试显示检测主要波和一秒钟检测时间的精度为98％，可为附近21 s的区域提供对策，在更遥远的区域中延伸至57 s。
通过机器学习的环境监视 -
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