局域海洋地磁场模型及磁力异常数据探测方法研究

发布时间：2021-03-09 08:37

　　地磁场模型和地磁图在地球科学、资源探测、地震预报、地磁辅助导航等诸多方面都有重要的意义和研究价值。本文主要研究了利用海洋磁力测量数据构建局域海洋地磁场模型，对磁力测量数据质量控制中异常值探测方法、局域海洋地磁场建模中常用的方法、基于遗传算法改进的BP神经网络法构建局域地磁场模型、地磁图网格化的方法等问题进行了分析和讨论，主要内容如下：1．介绍了地磁场模型构建的方法和国内外研究现状，依次对局域地磁场模型构建方法、磁力测量数据处理流程和异常数据探测方法、地磁图网格化方法等进行了分析和介绍。2．针对传统海洋磁力测量数据质量控制中抵抗粗差能力较弱的问题，改进了原有最小二乘趋势面法探测磁力异常的不足，引入抗差估计的原理，提出使用基于抗差估计的趋势面法进行异常值探测，利用某一海域的磁力测量数据进行实验，结果表明，抗差趋势面法比普通趋势面法检测效果好，并且探测效率更加稳定。3．针对基于多面函数法构建局域海洋地磁场模型中，建模特征节点的选择具有人工性和任意性的问题，提出了使用正交最小二乘多面函数法来自适应地选择节点。利用将系数正交化后组成的一种评价准则来表示节点贡献效力的大小，从而可以自适应地选择特征... 

【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

某测区的磁力异常分布图

信息工程大学硕士学位论文两种方法检测出的结果对异常数据进行剔除，即于海洋地磁场建模的多面函数法进行建模，分别不含粗差的磁异常值之差，用得到的所有数据点总量的 1%~10%，生成一系列的位置随机分布的来检验粗差发现和剔除效率。

图 3-3 不含粗差的异常分布图图 3-4 加入异常粗差后的异常分布图图 3-3 是由原始不含粗差的数据绘制的磁异常图，图 3-4 是由加入 1%的粗差后的数据生成的磁异常图。从图 3-3 和图 3-4 可以看出，加入粗差后在原来的磁异常面上出现了一些突起或凹陷的异常值，这些粗差值会将误差引入周围的已知测量点，进而导致趋势面拟合的最终探测效果不佳，因此必须加以剔除。3.3.2 实验结果与分析实验一：1．如表 3-2 所示，为针对所含不同百分比的异常粗差个数的实验结果。粗差个数是指测量数据中所含的粗差的数量，括号中的数字表示其所占总数的百分比；检测个数是指总

【参考文献】：
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本文编号：3072589