在matlab中用卷积神经网络恢复segy地震数据matlab代码
时间: 2023-06-25 21:07:12 浏览: 80
以下是一个使用卷积神经网络恢复segy地震数据的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载segy数据
data = ReadSegy('data.segy');
% 数据预处理
% 将数据归一化到[-1,1]范围内
data = data/max(abs(data(:)));
% 将数据reshape成二维矩阵,每行为一个trace
[n1, n2, n3] = size(data);
data = reshape(data, n1*n2, n3);
% 划分训练集和测试集
train_data = data(:, 1:800); % 前800个trace作为训练集
test_data = data(:, 801:end); % 后面的trace作为测试集
% 构造卷积神经网络模型
layers = [
imageInputLayer([n1,n2,1])
convolution2dLayer(5,64,'Padding','same')
reluLayer
convolution2dLayer(5,32,'Padding','same')
reluLayer
convolution2dLayer(5,1,'Padding','same')
regressionLayer
];
options = trainingOptions('adam','MaxEpochs',10,'MiniBatchSize',32);
% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(reshape(train_data,[n1,n2,1,800]),reshape(train_data,[n1,n2,1,800]),layers,options);
% 对测试集进行预测
pred_data = predict(net, reshape(test_data,[n1,n2,1,size(test_data,2)]));
% 将预测结果reshape成三维矩阵
pred_data = reshape(pred_data, n1, n2, size(test_data,2));
% 将预测结果保存为segy文件
WriteSegy('pred_data.segy', pred_data, 1, 1, 1, 1);
```
这个示例代码使用了卷积神经网络模型来恢复segy地震数据。首先将数据进行预处理,然后将数据reshape成二维矩阵。接着划分训练集和测试集,使用MATLAB的深度学习工具箱中的卷积神经网络模型来训练模型。最后对测试集进行预测,将预测结果reshape成三维矩阵,并保存为segy文件。
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