多個密度界面的擬BP神經網絡反演方法研究.pdf

1、本文在研究密度界面正反演理論及擬BP神經網絡算法的基礎上，提出了適合于多個密度分界面同時反演的擬BP神經網絡方法。利用Visual C++6.0可視化編程工具，開發(fā)了具有較好用戶界面環(huán)境的正反演程序，并通過模型及實際資料的反演計算，驗證了方法的正確性與實用性。 首先，研究了二維和三維多個密度分界面離散物理模型，并推導了相應重力異常的正演離散計算公式。其次，通過對人工BP神經網絡結構和功能的分析，建立了二維及三維多個密度分界面重力

2、異常的擬BP神經網絡反演模型，并推導出相應的空間域反演迭代公式。再次，進行了二維模型、三維模型及實際資料的計算工作。通過模型試驗，分析了擬BP神經網絡各參數(shù)對反演的影響，并總結了在實際反演中各參數(shù)的選取原則。通過重力異常和密度的噪聲試驗，討論了兩種噪聲對反演的影響，并分析了算法穩(wěn)定性對噪聲大小的要求。通過模型試驗，討論了初始模型及物理約束在減少反演多解性和提高反演精度方面的作用。對沖繩海槽實測重力數(shù)據(jù)進行了二維及三維反演計算，得到了沖繩