基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演

发布时间：2018-08-25 17:24

【摘要】：高密度电法技术在煤矿地质灾害勘探中发挥着重要的作用。近年来,以BP(Backpropagation)神经网络为代表的一类非线性反演方法被广泛运用到高密度电法的反演中。针对BP神经网络方法在高密度电法反演中存在的易陷入局部极小、收敛缓慢、反演精度差等问题,将BP神经网络算法与遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA算法)联合演算,实现高密度电法的二维非线性反演。通过典型地电模型对该方法进行验证,结果表明遗传算法能有效优化BP神经网络的权值和阈值,提高了算法的全局寻优性。
[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.
【作者单位】： 山东科技大学矿业与安全工程学院;
【基金】：山东省自然科学基金项目(ZR2011DM014) 国家自然科学基金项目(51274135)~~
【分类号】：P631.3

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本文编号：2203584