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机构地区:[1]成都理工大学地球物理学院,四川成都610059
出 处:《科技创新与应用》2018年第32期19-21,共3页Technology Innovation and Application
基 金:中国地质调查局项目"武陵山成矿带酉阳-天柱地区矿产地质调查"(编号:121201010000160904);国家自然科学基金项目(编号:41274078)
摘 要:与常规反演方法不同,BP神经网络反演方法具有不依赖于初始模型、无需计算雅可比矩阵和反演过程中无需正演计算的特点。文章基于MATLAB神经网络工具箱,编写了BP神经网络用于大地电磁反演的程序,对比了不同数据预处理和不同训练方法对BP网络训练效果的影响。以7层地电模型为例进行反演测试,测试结果表明该反演方法能够逼近真实模型。最后对贵州松桃锰矿区实测资料进行反演,反演结果与实际地质情况相符,验证了BP网络对实测资料反演是可行的。Different from the conventional inversion method,the BP neural network inversion method is characterized by no necessity to depend on the initial model,to calculate the Jacobian Matrix and to forward modeling in the inversion process.Based on the MATLAB neural network toolbox,the program of magnetotelluric inversion is compiled using BP neural network,and the effects of different data preprocessing and different training methods on the training effect of BP network are compared.A 7-layer geoelectric model is used as an example for inversion test.The test results show that the inversion method can approach the real model.Finally,the inversion of the measured data in Songtao Manganese Mine Area in Guizhou Province,the inversion results are consistent with the actual geological situation,thus verifying that the BP network inversion of the measured data is feasible.
分 类 号:P631.3[天文地球—地质矿产勘探]
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