基于IGA算法的电阻率神经网络反演成像研究

发布时间：2017-11-10 17:20

  本文关键词：基于IGA算法的电阻率神经网络反演成像研究

  更多相关文章： 免疫遗传算法 BP神经网络 高密度电阻率法 反演精度

【摘要】：为满足地球物理资料反演解释的高精度、快速、稳定的要求,本文结合免疫遗传算法寻优速度快和BP神经网络反演不依赖初始模型等优点,设计了一种将BP神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的全局优化反演策略,并将该策略成功地应用于二维高密度电法数据反演.利用免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,简称IGA)对神经网络的反演参数进行同步优化,提高了电阻率反演的精度.仿真和实验结果验证设计的全局优化反演策略取得了较好的效果,通过与线性反演方法和BP法以及遗传神经网络法等反演方法进行比较,得出该方法具有反演精度更高,反演时间更短等显著优势的结论.
【作者单位】： 吉林大学仪器科学与电气工程学院;
【基金】：地面电磁探测(SEP)系统研制-野外试验研究(201311193-05(SinoProbe-09-02-05))资助
【分类号】：P631.322
【正文快照】： 1　引言随着计算机技术和最优化方法的发展,非线性反演方法在地球物理领域逐步显示出强大的生命力(徐海浪和吴小平,2006;刘斌,2010;张凌云,2011;戴前伟等,2014).近年来,国内外关于电阻率非线性反演方法进行了较深入的研究,取得了一些成果.目 前非线性反演方法研究主要集中在

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9 张U，

本文编号：1167599