基于BP-GA混合算法的波阻抗反演研究.pdf

1、波阻抗反演是地震反演中非常重要的處理方法，其中完全非線性反演是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一門新興的非線性科學(xué)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究的不斷發(fā)展，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。遺傳算法作為進(jìn)化計算的一部分，是一種模擬自然界生物進(jìn)化的搜索算法，由于具有不要求解空間是否連續(xù)和可導(dǎo)及并行處理等，在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法都存在不足，BP網(wǎng)絡(luò)存在訓(xùn)練時間過長、易受訓(xùn)練樣本的局限以及容錯性差，遺傳算法容易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象等不足

2、，使該兩種方法的應(yīng)用受到限制。本文系統(tǒng)介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的理論基礎(chǔ)，并在近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在波阻抗反演應(yīng)用研究的基礎(chǔ)上，針對BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在反演中的不足，提出了BP-GA混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化算法。BP-GA混合算法利用觸發(fā)概率，在傳統(tǒng)的BP算法中自動調(diào)用遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，并優(yōu)化了GA算法，改良了編碼、解碼的算法實(shí)現(xiàn)；使用了輪盤賭選擇算子同最優(yōu)保存相結(jié)合的選擇策略；針對種群易早熟問題引入了高

3、斯近似多點(diǎn)變異，使種群個體多樣性得到保證。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化算法是針對傳統(tǒng)前向型網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后權(quán)值固定，不能進(jìn)一步在應(yīng)用中調(diào)整而提出的，對每次輸出進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)誤差超出給定范圍時調(diào)用遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，使網(wǎng)絡(luò)性能得到完善。 本文應(yīng)用BP算法、BP-GA混合算法分別對不同初始模型、不同子波、不同噪音的理論模型計算，對結(jié)果的對比分析闡述了BP-GA混合算法波阻抗反演的優(yōu)勢，并在實(shí)際資料反演中得到了較好的結(jié)果。最后對BP算法波阻抗反演