直流电法循环神经网络反演

### 关于直流电法与循环神经网络反演的研究

#### 直流电法简介
直流电法是一种地球物理勘探方法，通过向地下注入直流电流并测量由此产生的电位差来获取地质体的电阻率分布。该方法广泛应用于矿产勘查、工程勘察等领域。

#### 循环神经网络（RNN）及其应用
循环神经网络是一类用于处理序列数据的人工神经网络模型，在时间序列分析方面表现出色。特别是双向门控循环单元（Bi-GRU）、长短期记忆网络（LSTM）等改进型架构能够有效捕捉长时间依赖关系[^2]。

#### 反演技术概述
反演是指从观测到的数据推断未知参数的过程。对于直流电法而言，反演的目标是从测得的地表电位差异中恢复地下介质的真实电阻率分布情况。这一过程通常涉及复杂的非线性优化计算。

#### RNN在直流电法中的应用实例
近年来，研究人员尝试利用深度学习尤其是循环神经网络来进行高效的直流电法反演求解：

1. **快速收敛**：相比于传统迭代算法，基于RNN的方法可以更快地找到最优解。
2. **高精度建模**：借助大量训练样本，RNN能更好地拟合实际场景下的复杂响应特性。
3. **自动化程度提升**：整个流程可完全由计算机自动完成，减少了人为干预带来的误差。

具体来说，有学者提出了采用CNN-BiGRU混合框架对二维直流电阻率成像进行加速反演的新思路。这种方法不仅提高了图像重建速度，还增强了最终结果的空间分辨率和稳定性。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Bidirectional, GRU, Dense

def build_cnn_bigru_model(input_shape):
    model = Sequential([
        Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape),
        Bidirectional(GRU(100, return_sequences=True)),
        Dense(1)
    ])
    
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model