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BP神经网络在高密度电法反演中的改进与应用

发布时间:2018-03-01 07:12

  本文关键词: 高密度电法 BP人工神经网络 非线性反演 出处:《煤炭技术》2017年12期  论文类型:期刊论文


【摘要】:采用BP神经网络反演的方法,通过ANSYS数值模拟获取训练样本,克服了传统Res2dmod获取的训练样本误差大的缺点。将训练好的网络用于其他视电阻率数据的反演中,将反演后的数据和传统的二维反演软件Res2dinv的反演效果进行对比分析。表明BP人工神经网络训练误差达到一定精度后,能够克服传统线性反演的不足,最后结合工程实例说明BP神经网络反演的可行性。
[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.
【作者单位】: 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;
【基金】:国家自然科学基金科学仪器基础研究专项(50727401)
【分类号】:P631.3

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本文编号:1550904

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