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摘要:
目的 对高密度电阻率数据反演计算,解决传统局部线性化迭代反演时求解容易陷入局部模型极小解和依赖初始模型的选择等问题.方法 采用二维改进有限元法计算不同地电模型的视电阻率,利用所得结果训练BP神经网络,神经网络的自学习能力将使最终输出为全局最优解.结果 将神经网络与最小二乘法的反演结果作以比较,BP神经网络能够得到全局最优解,因此能较好地反映地电模型,并且计算过程中不需要选择初始模型.结论 神经网络训练成功后,能够克服传统反演方法的不足,因此适合解决复杂的非线性反演问题.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的高密度电阻率数据反演方法
来源期刊 沈阳建筑大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 高密度电阻率 反演计算 神经网络 地电模型
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 信息与控制
研究方向 页码范围 599-603
页数 分类号 TP13
字数 2512字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马斌 沈阳建筑大学信息与控制工程学院 91 448 11.0 15.0
2 王永会 沈阳建筑大学信息与控制工程学院 55 378 12.0 16.0
3 张万江 沈阳建筑大学信息与控制工程学院 36 153 7.0 10.0
4 郭彤颖 沈阳建筑大学信息与控制工程学院 18 224 6.0 14.0
5 祃艳双 沈阳建筑大学信息与控制工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
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反演计算
神经网络
地电模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
沈阳建筑大学学报(自然科学版)
双月刊
2095-1922
21-1578/TU
大16开
沈阳市浑南新区浑南东路9号
8-44
1979
chi
出版文献量(篇)
3683
总下载数(次)
5
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