cnn地震波阻抗反演代码

CNN地震波阻抗反演是一种利用卷积神经网络（CNN）进行地震波阻抗反演的方法。该方法通过输入地震波数据和地下模型的初始估计，通过CNN网络学习地震波与地下模型之间的关系，从而得到更准确的地下模型估计结果。

以下是一个简单的CNN地震波阻抗反演代码的示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义CNN模型
def cnn_model(input_shape):
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=input_shape),
        tf.keras.layers.MaxPooling1D(2),
        tf.keras.layers.Conv1D(64, 3, activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling1D(2),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])
    return model

# 加载数据
def load_data():
    # 加载地震波数据和地下模型数据
    seismic_data = np.load('seismic_data.npy')
    impedance_model = np.load('impedance_model.npy')
    return seismic_data, impedance_model

# 数据预处理
def preprocess_data(seismic_data, impedance_model):
    # 对地震波数据和地下模型数据进行预处理，例如归一化等操作
    seismic_data = (seismic_data - np.mean(seismic_data)) / np.std(seismic_data)
    impedance_model = (impedance_model - np.mean(impedance_model)) / np.std(impedance_model)
    return seismic_data, impedance_model

# 训练模型
def train_model(seismic_data, impedance_model):
    input_shape = seismic_data.shape[1:]
    model = cnn_model(input_shape)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    model.fit(seismic_data, impedance_model, epochs=10, batch_size=32)
    return model

# 预测地下模型
def predict_impedance_model(seismic_data, model):
    predicted_impedance_model = model.predict(seismic_data)
    return predicted_impedance_model

# 主函数
def main():
    seismic_data, impedance_model = load_data()
    seismic_data, impedance_model = preprocess_data(seismic_data, impedance_model)
    model = train_model(seismic_data, impedance_model)
    predicted_impedance_model = predict_impedance_model(seismic_data, model)
    print(predicted_impedance_model)

if __name__ == '__main__':
    main()

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题进行修改和优化。另外，代码中的数据加载、预处理等部分需要根据实际情况进行实现。