【摘要】：高密度電法技術(shù)在煤礦地質(zhì)災(zāi)害勘探中發(fā)揮著重要的作用。近年來,以BP(Backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的一類非線性反演方法被廣泛運用到高密度電法的反演中。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在高密度電法反演中存在的易陷入局部極小、收斂緩慢、反演精度差等問題,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與遺傳算法(Genetic Algorithm,簡稱GA算法)聯(lián)合演算,實現(xiàn)高密度電法的二維非線性反演。通過典型地電模型對該方法進行驗證,結(jié)果表明遺傳算法能有效優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,提高了算法的全局尋優(yōu)性。
[Abstract]:High density electrical technique plays an important role in geological hazard exploration of coal mine. In recent years, a class of nonlinear inversion methods, represented by BP (Backpropagation) neural networks, have been widely used in high-density electrical inversion. Aiming at the problems of BP neural network in high-density electrical inversion, such as local minima, slow convergence and poor inversion accuracy, the BP neural network algorithm and genetic algorithm (Genetic Algorithm, (GA algorithm) are combined. Two dimensional nonlinear inversion of high density electrical method is realized. The results show that the genetic algorithm can effectively optimize the weights and thresholds of BP neural networks and improve the global optimization of the algorithm.
【作者單位】： 山東科技大學礦業(yè)與安全工程學院;
【基金】：山東省自然科學基金項目(ZR2011DM014) 國家自然科學基金項目(51274135)~~
【分類號】：P631.3

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本文編號：2203584