基于BP神经网络的电法勘探反演成像

发布时间：2017-10-10 18:29

  本文关键词：基于BP神经网络的电法勘探反演成像

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【摘要】：电阻率成像技术是电法勘探当中应用较为普遍的一种结果分析方法,特别是在地下水资源的探测、地质研究、考古勘探、矿床的分析与开采等方面的应用非常广泛,具有十分重要的实用研究价值。随着物探方法的研究不断深入以及工程实践需求的不断提高,传统的线性反演成像方法已不能满足物探工作的需求。非线性的反演成像技术的出现成为一个新的研究方向。非线性反演方式具有反演速度快,直观易懂,比线性反演方式具有更高的实用价值。通过对电阻率成像技术相关的基础理论进行深入研究,在前人的研究成果的基础上,基于本课题组的理论研究经验与实践工程经验,本文将BP神经网络的方法应用到反演当中,得到一种全新的非线性反演成像方法。本文的主要做了如下工作:首先,对电阻率成像技术的相关知识做了深入探讨,包括电阻率成像的基本原理,正演问题的解决以及反演问题的推导等,这是论文形成的基础。其次,提出了的基于有限单元法的改进正演方法,主要涉及了正演问题的边界条件、变分问题、刚性矩阵等,通过正演算法完成模拟过程。再次,以正演生成的模型为训练样本,通过对BP神经网络反演的结构模型、算法研究、样本划分等进行深入研究,提出了基于BP神经网络的反演方法。最后,经由实例,证实该正反演算法式可行的。实验证明,本文提出的正反演方法在正演模拟以及反演成像上都有很好的实际效果。
【关键词】：电阻率成像技术 BP神经网络 正演 反演
【学位授予单位】：湖南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631.3;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 课题研究背景11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 研究现状以及发展方向12-14
• 1.2.2 神经网络在电阻率反演成像中的应用14-15
• 1.3 课题研究意义15-16
• 1.4 论文的主要内容与结构安排16-18
• 第二章 电法勘探中常用的反演方法分析18-28
• 2.1 电阻率成像技术18-22
• 2.1.1 稳定电流场的建立18-19
• 2.1.2 电阻率法的现场数据采集19-20
• 2.1.3 电阻率成像的视电阻率求解20-22
• 2.2 物探反演的原理与过程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 电法勘探中常用的反演方法分析24-26
• 2.3.1 平滑约束最小二乘法25
• 2.3.2 块反演法25-26
• 2.3.3 正则化反演方法26
• 2.4 本章小结26-28
• 第三章 BP神经网络及电法勘探反演训练样本的建立28-42
• 3.1 BP神经网络的原理与特点28-32
• 3.1.1 人工神经网络及其分类28-29
• 3.1.2 BP神经网络的基本原理29-31
• 3.1.3 BP神经网络的优缺点31-32
• 3.2 电阻率成像的正演方法研究32-35
• 3.2.1 电阻率成像的正演理论32-33
• 3.2.2 正演中的常用数值模拟方法33-35
• 3.3 基于BP神经网络电法勘探反演的训练样本建立35-41
• 3.3.1 BP神经网络反演算法的训练样本的要求35
• 3.3.2 基于有限单元法的正演问题求解35-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 基于BP神经网络的电法勘探反演成像42-53
• 4.1 BP神经网络的建模42-45
• 4.1.1 电法勘探反演的BP神经网络模型42-43
• 4.1.2 训练样本的选择与划分43-45
• 4.2 BP神经网络的学习算法45-49
• 4.2.1 BP神经网络的学习过程45
• 4.2.2 BP神经网络的学习方法与改进45-49
• 4.3 电法勘探的BP反演过程49-51
• 4.4 电阻率成像方法51
• 4.5 本章小结51-53
• 第五章 算法应用53-62
• 5.1 应用软件界面53-54
• 5.2 工程实例分析54-61
• 5.2.1 原始数据54-55
• 5.2.2 一维反演模型55-56
• 5.2.3 二维反演模型56-61
• 5.3 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 总结62-63
• 6.2 展望63-64
• 参考文献64-67
• 致谢67-68
• 附录A68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号：1007935