基于深度学习的重力反演的代码

基于深度学习的重力反演是一种地球物理技术，利用神经网络模型对地下地质结构进行推断，通常通过处理地面测得的重力场数据。这种代码通常涉及以下几个步骤：

1. 数据预处理：收集地表重力测量值作为输入，这些数据可能需要标准化、归一化，并与地理坐标相关联。

2. 模型构建：选择适合的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变分自动编码器（VAE），用于学习重力信号与地下地质结构之间的映射关系。

3. 训练过程：使用标注的数据集（例如，已知的地质模型和对应的重力场）训练模型，目标是优化网络权重，使得预测的重力响应尽可能接近实际观测结果。

4. 反演算法：在训练完成后，给定新的未标记重力数据，通过模型预测潜在的地下地质构造。

5. 结果评估：对比预测结果与真实的地质模型，用各种指标（如均方误差）来评估模型的性能。

以下是可能的一个简化的Python示例框架，使用Keras库：

import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv1D, Dense

# 假设input_gravity是预处理过的重力数据，input_model是地质模型（模拟输入）
input_gravity = ... 
input_model = ...

# 创建深度学习模型
gravity_input = Input(shape=input_gravity.shape[1:])
processed_gravity = Conv1D(filters=64, kernel_size=5)(gravity_input)  # 这里只是一个简单的例子
predicted_model = Dense(units=model_shape, activation='sigmoid')(processed_gravity)

model = Model(inputs=[gravity_input], outputs=predicted_model)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')  # 使用适当的损失函数

# 训练模型
model.fit(x=[input_gravity], y=input_model, epochs=100, batch_size=32)

# 对新数据进行反演
new_gravity_data = ...
predicted_structure = model.predict(new_gravity_data)

# 结果评估
mse = mean_squared_error(predicted_structure, true_structure)