BP神经网络和SVD算法联合的地震数据去噪方法

Journal of Electronic Measurement and Instrumentation(2020)

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摘要
传统的地震数据去噪方法,由于过多依赖数据的先验信息而使得去噪效果不佳.为了更有效地压制地震数据噪声,结合BP网络和奇异值分解(SVD)算法的各自特点,提出了联合去噪方法.该方法分别对BP网络的拓扑结构和实验方案的选取进行了深入探讨,最终确定实验方法为:首先将含噪地震数据经过BP网络分离,然后将输出的噪声经过SVD算法重构,得到联合算法输出的噪声,最后将含噪地震数据与输出噪声相减,即可得去噪后数据.叠前和叠后地震数据实验均表明该方法的可行性与有效性.通过与传统去噪算法对比,该方法去噪后的均方误差更低,信噪比更高,表明其对实际地震数据去噪效果更佳.
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