用卷积神经网络训练稀疏地震数据恢复完整的地震数据的matlab代码
时间: 2024-06-08 11:07:54 浏览: 19
以下是一个使用卷积神经网络训练稀疏地震数据的matlab代码示例:
```matlab
% 加载地震数据
load seismic_data.mat
% 划分训练集和测试集
train_data = seismic_data(:,1:900);
test_data = seismic_data(:,901:end);
% 创建卷积神经网络模型
layers = [
imageInputLayer([1 size(seismic_data,1)])
convolution2dLayer([1 10],64)
reluLayer
maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2)
convolution2dLayer([1 10],32)
reluLayer
maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2)
fullyConnectedLayer(size(seismic_data,1))
regressionLayer];
% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',32, ...
'InitialLearnRate',0.001, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(train_data,train_data,layers,options);
% 使用卷积神经网络恢复完整的地震数据
reconstructed_data = predict(net,test_data);
% 可视化结果
figure;
subplot(211);plot(test_data);title('原始地震数据');
subplot(212);plot(reconstructed_data);title('恢复后的地震数据');
```
在这个示例中,我们使用了一个卷积神经网络模型,其中包含了卷积层、最大池化层、全连接层等。我们将地震数据划分为训练集和测试集,并使用训练集来训练模型。在训练过程中,我们使用adam优化器、最大迭代次数为100、批量大小为32等训练选项。在训练完成后,我们使用测试集来测试模型的效果,并将恢复后的地震数据与原始地震数据进行比较。