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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的瑞雷波频散曲线反演方法及应用，包括对瑞雷波进行地震数据采集、采集的地震数据叠加形成频散曲线能量图、在能量谱中提取频散曲线、反演频散曲线以获取地下各层的剪切波速。基于本发明的技术方案进行的地球物理反演，其数据集具备足量性、多样性，网络结构更具普遍性、泛化性，反演精度在浅层包括地层分界处都较为精确，且可以反演出比传统反演方法更深的地层情况。通过采用本方法对频散曲线进行反演的瑞雷面波勘探技术，在便捷性、勘探深度和精确度方面都更加优良。
主权项：1.一种基于深度学习的瑞雷波频散曲线反演方法，其特征在于，包括以下步骤：1搭建用于反演的深度学习网络；2建立由地层数据组成的数据集用于训练网络；进行关于瑞雷波的数据模型建立，并以此来训练学习网络；在进行数据构建时，根据对大自然中的多种模型种类的总结，设置不同情况模型所占比例；3训练深度学习网络并验证；深度学习网络为CNN-LSTM混合网络结构，网络结构运行包括训练数据和测试网络两个部分；在开始时将样本数据库随机分为训练数据和测试数据两组，对应比例为10∶1；在训练前，需要将输入和输出值通过激活函数进行标准化，使其变化在[0，1]范围内；激活函数包括sigmoid函数fsigmoidx、tanh函数ftanhx和ReLU函数fReLUx，数学表达式如下：fsigmoidx＝11+e-xftanhx＝ex-e-xex+e-xfReLUx＝maxx，0对瑞雷波进行地震数据采集，采集的地震数据叠加形成频散曲线能量图，利用深度学习的方法在能量谱中提取频散曲线，反演频散曲线以获取地下各层的剪切波速。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种基于深度学习的瑞雷波频散曲线反演方法
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