【摘 要】
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由于人工神经网络具有高度并行性、自组织、自学习和联想记忆能力,它的反演预测能力非常强,能够较准确地预测出目标参数,因此引入BP（Back Propagation）人工神经网络的地震面波
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由于人工神经网络具有高度并行性、自组织、自学习和联想记忆能力,它的反演预测能力非常强,能够较准确地预测出目标参数,因此引入BP（Back Propagation）人工神经网络的地震面波智能优化反演。通过快速矢量传递算法计算频散曲线,为人工神经网络训练提供模型,并对层状介质模型试算,取得了好的效果。对实测瑞雷面波记录进行反演计算,并与其他反演方法进行对比,证明了BP人工神经网络反演瑞雷面波时的收敛速度快、对初始模型要求低等优点。
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