BP神经网络和SVD算法联合的地震数据去噪方法

• 作者: 崔少华 李素文 汪徐德
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 奇异值分解算法 地震数据 去噪
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 12-19
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.7|P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902404

摘要

传统的地震数据去噪方法,由于过多依赖数据的先验信息而使得去噪效果不佳.为了更有效地压制地震数据噪声,结合BP网络和奇异值分解(SVD)算法的各自特点,提出了联合去噪方法.该方法分别对BP网络的拓扑结构和实验方案的选取进行了深入探讨,最终确定实验方法为:首先将含噪地震数据经过BP网络分离,然后将输出的噪声经过SVD算法重构,得到联合算法输出的噪声,最后将含噪地震数据与输出噪声相减,即可得去噪后数据.叠前和叠后地震数据实验均表明该方法的可行性与有效性.通过与传统去噪算法对比,该方法去噪后的均方误差更低,信噪比更高,表明其对实际地震数据去噪效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李素文		88	194	7.0	9.0
2	汪徐德		34	70	4.0	7.0
3	崔少华		30	30	4.0	4.0