应用人工神经网络算法的地震面波非线性反演

摘要

利用瑞雷波频散曲线反演地下介质的横波速度是一种有效可靠的地球物理方法,且已被广泛应用于近地表地质调查和勘测。传统线性反演方法已不能满足日益复杂的目标或任务的需求,而非线性反演方法因其反演速度快、原理直观易懂而倍受关注。非线性反演方法中的人工神经网络具有自组织、自学习能力、联想记忆能力、高度容错性和抗干扰性,对不同反演问题能(通过相应网络训练后)反演出相应的目标参数。鉴于此,引入BP人工神经网络对地震面波进行反演,通过网络设计、训练和学习,求得最优解而不是精确解,以此避免了其他非线性反演方法易陷入局部极小值的问题。通过选取BP神经网络对多种典型地质模型在无噪和含噪情形下得到的频散曲线分别进行反演,并对比反演结果与真实数据,验证了此方法反演频散曲线的有效性和稳定性。最后,对实际数据进行反演,并与其他方法反演结果进行对比、分析,检验了该反演方法的实用性。