發(fā)布時(shí)間：2018-03-01 07:12

  本文關(guān)鍵詞： 高密度電法 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 非線性反演　出處：《煤炭技術(shù)》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演的方法,通過(guò)ANSYS數(shù)值模擬獲取訓(xùn)練樣本,克服了傳統(tǒng)Res2dmod獲取的訓(xùn)練樣本誤差大的缺點(diǎn)。將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于其他視電阻率數(shù)據(jù)的反演中,將反演后的數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的二維反演軟件Res2dinv的反演效果進(jìn)行對(duì)比分析。表明BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差達(dá)到一定精度后,能夠克服傳統(tǒng)線性反演的不足,最后結(jié)合工程實(shí)例說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演的可行性。
[Abstract]:BP neural network inversion method is used to obtain training samples through ANSYS numerical simulation, which overcomes the shortcoming of large error of training samples obtained by traditional Res2dmod. The trained neural network is used in inversion of other apparent resistivity data. The inversion effect of the inversion data is compared with that of the traditional two-dimensional inversion software Res2dinv. It is shown that the training error of BP artificial neural network can overcome the shortcomings of the traditional linear inversion after the training error reaches a certain accuracy. Finally, the feasibility of BP neural network inversion is illustrated by an engineering example.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金科學(xué)儀器基礎(chǔ)研究專項(xiàng)(50727401)
【分類號(hào)】：P631.3

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本文編號(hào)：1550904