基于深度學習的大地電磁二維反演研究

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摘要： 為了解決傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演由于層數(shù)過多而影響準確度的問題，開展了基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大地電磁二維反演研究。通過大地電磁二維正演建立大量數(shù)據(jù)集，以TE 和TM 模式下的視電阻率和相位數(shù)據(jù)作為四通道網(wǎng)絡(luò)輸入，以對應(yīng)的地電模型作為標簽及輸出進行有監(jiān)督的學習，利用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)二維大地電磁反演。不同噪聲水平的地電模型反演結(jié)果表明殘差網(wǎng)絡(luò)不僅可以很好地消除層數(shù)過多帶來的準確度下降問題，還具有很強的抗噪作用。（剩余198字）