拟神经网络反演在煤田中应用Application of Quasi-Neural Network Inversion in Coalfield
裘士忠
摘要(Abstract)：
Parker快速富氏变换反演单一密度界面存在两方面问题:一是求解目标界面重力异常难度较大;二是受正演速度及反演参量维数的限制,不能对界面进行精细划分。拟神经网络BP算法的引入,首先解决了快速三维正演问题,又突破了反演参量维数的限制,实现快速收敛,有效解决两个或多个密度界面的反演问题。在实际应用中,先用密度“补偿法”正演求取剩余生力异常,然后利用拟神经网络BP算法同时反演两个二维密度界面,拟合求得两个界面的深度异常,在此基础上预测煤田。
关键词(KeyWords)： 重力异常;富氏变换;神经网络;BP算法;补偿法
基金项目(Foundation):
作者(Author): 裘士忠