[发明专利]一种基于神经网络的面波成像联合反演方法在审
| 申请号： | 202310908212.9 | 申请日： | 2023-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN116663428A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 黄翔;于子叶 | 申请（专利权）人： | 中国地震局地球物理研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/08;G01V1/28 |
| 代理公司： | 北京首捷专利代理有限公司 11873 | 代理人： | 梁婧宇 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的面波成像联合反演方法，包括，构建深度学习神经网络模型，用于根据瑞雷面波相速度频散和ZH振幅比获得地下一维速度结构；获取训练集，基于多个参数设定模型空间，在所述模型空间中，生成多个一维模型；基于一维模型的横波速度、纵波速度和密度得到瑞雷面波相速度频散和ZH振幅比；利用所述训练集对所述深度学习神经网络模型进行训练，并使用训练后的深度学习神经网络模型根据观测所得的瑞雷面波相速度频散和ZH振幅比对地下横波速度进行联合反演。本发明可有效提高计算速度，并实现了多参数联合反演，浅部成像精度更高；且允许输入数据存在缺失和异常；还可以给出结果的误差估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 成像 联合 反演 方法 | ||
【主权项】：
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