期刊文献+

基于小波变换和BP神经网络的地震波初至拾取方法 被引量:15

A WAVELET TRANSFORM AND BP NEURAL NETWORK-BASED ALGORITHM FOR DETECTING FIRST ARRIVALS ON SEISMIC WAVES
原文传递
导出
摘要 该文给出了一种利用Levenberg-Marquardt最优化算法来改进BP神经网络的方法。通过仿真试验,证明了改进的BP算法具有收敛速度快和精度高的特点。为了进一步提高BP网络拾取地震波初至的抗干扰能力,该文提出了应用小波变换对地震波信号进行预处理来消除噪声影响。该方法经实际应用取得了满意的效果。 An improvement method on BP artificial neural network by use of Levenberg - Marquqrdt optimization algorithm is presented in this paper. The simulated test proves that the improved BP algorithm possesses the characteristics of fast convergence and high accuracy. To enhance the antinoise ability of this algorithm for detecting the first arrivals on seismic waves, the paper applies the wavelet transform to conduct seismic wave data preprocessing for eliminating the influence of noise. Satisfactory results are Obtained in practical application.
出处 《勘察科学技术》 1999年第4期61-64,共4页 Site Investigation Science and Technology
关键词 BP神经网络 小波变换 地震波初至 地震勘探 BP artificial neural network wavelet transform optimization first arrivals of seismic waves
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献7

共引文献21

同被引文献155

引证文献15

二级引证文献152

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部