综合动量法和可变学习速度的BP神经网络地震初至拾取

摘要

为了提高初至拾取精度和效率,研究了BP神经网络初至拾取方法,提出综合动量法和可变学习速度的BP神经网络地震初至拾取方法,其主要原理是对网络权值的更新过程进行改进,当均方根误差在权值更新后超过设定的误差范围,则权值更新取消;在既定的误差范围内,权值更新则被接受,且学习速度发生变化。分析不同地震属性对初至波识别的可行性,选取均方根振幅比、曲线长度比、振幅、频率等4种特征属性进行模型测试,结果表明改进方法的初至拾取效果优于常规BP神经网络方法。实际资料测试验证,改进方法构建的网络结构简单,参数少,收敛速度快,具有较强稳定性和抗噪能力,初至拾取精度高。