| 基于BP神经网络的瑞雷面波智能优化反演 |
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| 引用本文： | 曹旭,熊章强,张大洲.基于BP神经网络的瑞雷面波智能优化反演[J].工程地球物理学报,2015,12(4). |
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| 作者姓名： | 曹旭 熊章强 张大洲 |
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| 作者单位： | 中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙,410083 |
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| 摘 要： | 由于人工神经网络具有高度并行性、自组织、自学习和联想记忆能力,它的反演预测能力非常强,能够较准确地预测出目标参数,因此引入BP(Back Propagation)人工神经网络的地震面波智能优化反演.通过快速矢量传递算法计算频散曲线,为人工神经网络训练提供模型,并对层状介质模型试算,取得了好的效果.对实测瑞雷面波记录进行反演计算,并与其他反演方法进行对比,证明了BP人工神经网络反演瑞雷面波时的收敛速度快、对初始模型要求低等优点.
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| 关 键 词： | 瑞雷波 频散曲线 BP神经网络 反演 |
The Rayleigh Surface Wave Intelligent Inversion Based on the BP Artificial Neural Network |
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| Cao Xu,Xiong Zhangqiang,Zhang Dazhou.The Rayleigh Surface Wave Intelligent Inversion Based on the BP Artificial Neural Network[J].Chinese Journal of Engineering Geophysics,2015,12(4). |
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| Authors: | Cao Xu Xiong Zhangqiang Zhang Dazhou |
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