最佳叠加速度值的选取是利用地震波资料数据反向计算速度谱模型中的参数,是数据分析的反问题之一。在实际地震波资料分析中,面对上亿条需要处理的数据,最佳叠加速度自动拾取算法成为速度谱参数计算的关键。现有方法大多数为人工处理,但人工拾取会存在人眼不能完全准确识别信道波峰排列以及速度谱能量带较宽较长的情况,拾取叠加速度的精度不高,从而直接影响到后续相应参数的计算,降低地震波资料解释的可靠性。为此,本文研究设计贝叶斯估计算法和Hopfield神经网络（HNN）,对其数学原理和实际问题应用进行深入探讨,并通过实验实现不同模型下叠加速度的自动拾取,提高了拾取精度和效率。首先,本文深入研究了基于Markov过程的贝叶斯估计算法（BSPV）基本原理,从叠加速度自动提取的角度对算法进行了数学推导和研究,使其实现结合观测序列和转移概率序列联合估计候选解（状态序列）,并通过最大后验概率回溯出最优解（信道序列）。利用二维模拟矩阵对实际信道数据进行仿真,并采用贝叶斯估计算法对其进行仿真,验证了所推导和设计的贝叶斯估计算法适用于叠加速度自动拾取,具有可行性和可靠性。其次,针对BSPV算法中可能出现的序列值“跳跃”现象,建立可以解决这一问题的Hopfield神经网络模型,通过分析信道波峰的分布规律和特征,给出限制解空间的3个约束条件,优化贝叶斯估计初始序列,使得到的最终结果序列排除掉部分噪声的干扰,提高了BSPV方法叠加速度自动拾取结果的准确性和可靠性。最后,通过隧道超前预报中的应用进行验证分析,利用本文算法在理论和实测数据上计算得到的叠加速度在误差允许范围内,比手工人眼识别更加接近准确速度,计算得到的突变界面位置合理准确,为解释收集到的地震波数据做出最佳的证明。