论文摘要
为进一步提高大地电磁非线性反演的准确度和稳定性,本文将深度置信网络引入大地电磁反演。首先,针对建立的大地电磁二维地电模型数据库设计深度置信网络结构,对网络隐含层数和各层节点数进行优选,网络输入为已知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数;然后,根据优选的网络参数进行深度置信网络学习训练,计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解;最后,将网络最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试,网络输入为测试地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型电阻率参数。模型实验表明:相比传统的BP神经网络算法,深度置信网络算法具有全局寻优的能力,在保证较快收敛效率的同时,明显提高了网络收敛成功率和稳定性,在反演测试中能够更加准确地逼近真实模型;相比经典的最小二乘正则化反演法,深度置信网络算法具有较好的泛化性能和自学习能力,反演效率更高,反演效果更精确。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王鹤,刘威,席振铢
关键词: 大地电磁,非线性反演,深度学习,深度置信网络
来源: Journal of Central South University 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: Hunan Key Laboratory of Nonferrous Resources and Geological Hazards Exploration,Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals and Geological Environment Monitoring (Ministry of Education), Central South University,School of Geosciences and Info-Physics, Central South University
基金: Project(41304090)supported by the National Natural Science Foundation of China,Project(2016YFC0303104)supported by the National Key Research and Development Project of China,Project(DY135-S1-1-07)supported by Ocean 13th Five-Year International Marine Resources Survey and Development of China
分类号: P631.325
页码: 2482-2494
总页数: 13
文件大小: 1097K
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