重力梯度张量的拟BP神经网络反演

• 作者: 朱自强 郭文斌 鲁光银
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 重力梯度张量 拟BP神经网络 RPROP算法 反演
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 地质工程·土木工程
• 页码范围: 3797-3803
• 分类号: P631
• 字数: 4490字
• 语种: 中文

摘要

基于重力梯度张量是反映重力场空间变化率的参数,比传统的重力异常具有更高的分辨率和更丰富的信息,将改进的BP神经网络算法应用于重力梯度张量的反演中并分析其反演效果.该算法是一种基于RPROP算法的拟BP神经网络反演算法,采用三层神经网络结构,用隐层神经元表示物性单元的密度值,根据RPROP算法自动修改各单元密度值,从而得出场源空间的密度分布.研究结果表明:采用这种算法对重力梯度张量进行反演计算,收敛速度快,对初始模型依赖性小,可准确反映出异常体形态特征和密度特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁光银	中南大学地球科学与信息物理学院有色金属成矿预测教育部重点实验室	105	850	15.0	24.0
2	朱自强	中南大学地球科学与信息物理学院有色金属成矿预测教育部重点实验室	164	1487	19.0	28.0
3	郭文斌	中南大学地球科学与信息物理学院有色金属成矿预测教育部重点实验室	23	380	10.0	19.0