基于支持向量回归的一维频率域航空电磁反演

• 作者: 姚禹 张志厚 石泽玉 刘鹏飞 赵思为 张天一 赵明浩
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 航空电磁 一维频率域反演 多输出 端到端 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 航空航天技术|Aeronautics and Astronautics Technology
• 页码范围: 202-212
• 页数: 11页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.01.023

摘要

为了提高一维频率域航空电磁的反演精度,将机器学习方法应用于航空电磁数据的反演中,提出基于多输出最小二乘支持向量回归(MLS-SVR)的一维频率域航空电磁端到端反演方法.对不同地电模型进行正演计算,获得样本数据集;搭建MLS-SVR模型框架,输入端为归一化后的垂直磁场分量,输出端为地电模型参数;利用网格寻优和K-折交叉验证进行调参;利用MLS-SVR模型进行反演.试验结果表明,利用MLS-SVR可以准确地反演出各地电模型参数,与单输出支持向量回归(S-SVR)和多输出支持向量回归(M-SVR)算法相比,该反演方法的精度更高,实测数据反演表明了该方法的有效性.