本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電法勘探反演成像

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【摘要】：電阻率成像技術(shù)是電法勘探當(dāng)中應(yīng)用較為普遍的一種結(jié)果分析方法,特別是在地下水資源的探測、地質(zhì)研究、考古勘探、礦床的分析與開采等方面的應(yīng)用非常廣泛,具有十分重要的實用研究價值。隨著物探方法的研究不斷深入以及工程實踐需求的不斷提高,傳統(tǒng)的線性反演成像方法已不能滿足物探工作的需求。非線性的反演成像技術(shù)的出現(xiàn)成為一個新的研究方向。非線性反演方式具有反演速度快,直觀易懂,比線性反演方式具有更高的實用價值。通過對電阻率成像技術(shù)相關(guān)的基礎(chǔ)理論進行深入研究,在前人的研究成果的基礎(chǔ)上,基于本課題組的理論研究經(jīng)驗與實踐工程經(jīng)驗,本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法應(yīng)用到反演當(dāng)中,得到一種全新的非線性反演成像方法。本文的主要做了如下工作:首先,對電阻率成像技術(shù)的相關(guān)知識做了深入探討,包括電阻率成像的基本原理,正演問題的解決以及反演問題的推導(dǎo)等,這是論文形成的基礎(chǔ)。其次,提出了的基于有限單元法的改進正演方法,主要涉及了正演問題的邊界條件、變分問題、剛性矩陣等,通過正演算法完成模擬過程。再次,以正演生成的模型為訓(xùn)練樣本,通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演的結(jié)構(gòu)模型、算法研究、樣本劃分等進行深入研究,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演方法。最后,經(jīng)由實例,證實該正反演算法式可行的。實驗證明,本文提出的正反演方法在正演模擬以及反演成像上都有很好的實際效果。
【關(guān)鍵詞】：電阻率成像技術(shù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 正演 反演
【學(xué)位授予單位】：湖南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P631.3;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題研究背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 研究現(xiàn)狀以及發(fā)展方向12-14
• 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電阻率反演成像中的應(yīng)用14-15
• 1.3 課題研究意義15-16
• 1.4 論文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第二章 電法勘探中常用的反演方法分析18-28
• 2.1 電阻率成像技術(shù)18-22
• 2.1.1 穩(wěn)定電流場的建立18-19
• 2.1.2 電阻率法的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集19-20
• 2.1.3 電阻率成像的視電阻率求解20-22
• 2.2 物探反演的原理與過程22-24
• 2.2.1 反演的基本原理22-23
• 2.2.2 反演模型的求解23-24
• 2.3 電法勘探中常用的反演方法分析24-26
• 2.3.1 平滑約束最小二乘法25
• 2.3.2 塊反演法25-26
• 2.3.3 正則化反演方法26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及電法勘探反演訓(xùn)練樣本的建立28-42
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與特點28-32
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其分類28-29
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理29-31
• 3.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點31-32
• 3.2 電阻率成像的正演方法研究32-35
• 3.2.1 電阻率成像的正演理論32-33
• 3.2.2 正演中的常用數(shù)值模擬方法33-35
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電法勘探反演的訓(xùn)練樣本建立35-41
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演算法的訓(xùn)練樣本的要求35
• 3.3.2 基于有限單元法的正演問題求解35-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電法勘探反演成像42-53
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模42-45
• 4.1.1 電法勘探反演的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型42-43
• 4.1.2 訓(xùn)練樣本的選擇與劃分43-45
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法45-49
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程45
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法與改進45-49
• 4.3 電法勘探的BP反演過程49-51
• 4.4 電阻率成像方法51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第五章 算法應(yīng)用53-62
• 5.1 應(yīng)用軟件界面53-54
• 5.2 工程實例分析54-61
• 5.2.1 原始數(shù)據(jù)54-55
• 5.2.2 一維反演模型55-56
• 5.2.3 二維反演模型56-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 總結(jié)62-63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻64-67
• 致謝67-68
• 附錄A68

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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本文編號：1007935