【摘 要】
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地震数据的采集过程中经常会遇到复杂地形的问题,采集到的地震数据在空间上不完整并且出现噪声污染,这会导致空间假频的产生,空间假频会对后续的数据处理环节造成干扰,因此,研究可靠的地震数据重构方法非常重要。本文提出了一种基于循环推理机的地震数据重构方法,该方法将地震数据视为一组时间序列,利用循环推理机的结构来简化学习迭代推理的循环神经网络框架,实现了不规则缺失且有噪声污染的地震数据的重构。首先,利用正交
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地震数据的采集过程中经常会遇到复杂地形的问题,采集到的地震数据在空间上不完整并且出现噪声污染,这会导致空间假频的产生,空间假频会对后续的数据处理环节造成干扰,因此,研究可靠的地震数据重构方法非常重要。本文提出了一种基于循环推理机的地震数据重构方法,该方法将地震数据视为一组时间序列,利用循环推理机的结构来简化学习迭代推理的循环神经网络框架,实现了不规则缺失且有噪声污染的地震数据的重构。首先,利用正交匹配追踪算法对不规则缺失数据预插值;其次,对地震数据进行序列化和归一化,将二维的地震数据转换为时间序列;最后,通过引入了门控复发单元的循环推理机重构地震数据。实验表明,循环推理机可以提高重构数据的信噪比,减少重构误差,抑制缺失地震数据的空间假频现象。同时,对于一次循环推理机重构产生畸变噪声的情况,利用两次循环推理机进行重构,获得了良好的重构结果。
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