基于深度信念神經網絡的微震波到時拾取方法
摘要：微震信號到時的準確拾取是進行震源定位等技術的基礎。傳統的到時拾取方法大多依賴于人工干預,對采集數據信噪比的要求較高。為了提高低信噪比中微弱信號的拾取準確率,提出一種基于S變換和深度信念神經網絡的拾取方法。該網絡模型訓練分兩步進行,首先對經S變換處理過的原始數據利用受限玻爾茲曼機進行無監督預訓練,得到網絡模型參數的初值;再通過誤差反向傳播來微調網絡參數,構建最終的深度信念神經網絡模型。本次利用訓練好的網絡對數據進行拾取,并與STA/LTA法的拾取結果進行對比,分析結果表明本文方法有更高的抗噪性。
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系礦業科學學報雜志社
相關推薦
更多
