改进的神经网络反演微动面波频散曲线

作     者：周晓华 林君 陈祖斌 焦健 郭同健 ZHOU Xiao-hua;LIN Jun;CHEN Zu-bin;JIAO Jian;GUO Tong-jian

作者机构：吉林大学仪器科学与电气工程学院长春130026 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项基金项目(421033784537) 

出 版 物：《吉林大学学报（地球科学版）》 (Journal of Jilin University：Earth Science Edition)

年 卷 期：2011年第41卷第3期

页      码：900-906页

摘      要：通过分析微动探查方法和改进神经网络迭代反演算法,提出采用改进的神经网络迭代反演微动面波频散曲线。该方法在网络训练学习阶段通过批处理学习和优化网络结构提高网络学习速度;在迭代反演阶段通过vR/λR-f曲线极值点的变化来调整输入模型以减少迭代反演次数;最后设计反演方案,并对6层介质模型进行频散曲线的网络训练和迭代反演,验证了方法的有效性。对比分析结果表明:该方法明显减少了迭代反演次数,提高了收敛速度,而且具有良好的抗干扰能力。

主 题 词：改进BP神经网络 微动 频散曲线 面波 迭代反演 

学科分类：0709[理学-地质学] 0819[工学-海洋工程类] 070801[070801] 07[理学] 0818[工学-交通运输类] 0708[理学-地球物理学类] 0815[工学-矿业类] 0816[工学-纺织类] 0813[工学-化工与制药类] 0814[工学-地质类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-5888.2011.03.041

馆 藏 号：203118432...