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SeismoGPT
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SeismoGPT研究揭示多令牌预测稳定波场预测
研究人员调查了自回归序列模型在预测地震图等长周期物理波场时的稳定性。他们使用名为SeismoGPT的模型在合成地震图上进行研究，发现多令牌预测显著稳定了预测过程。使用周期嵌入混合预测头和跨周期STFT幅度相干性损失观察到了额外的收益，尽管性能关键地取决于特定的上下文比例阈值。
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Transformer模型SeismoGPT高精度预测地震波形
研究人员开发了SeismoGPT，一个基于Transformer的模型，用于预测地震波形。该模型在时域中自回归运行，在观测到的地震到达之后继续生成波形数据。SeismoGPT取得了高精度，中值归一化互相关系数超过0.93，证明了其保持相位相干性和频谱能量分布的能力。研究结果表明，基础模型可以应用于物理驱动的时间序列预测，在地震预警和灾害减缓方面具有潜在用途，特别是对于先进的引力波天文台。