混沌振荡PSO-BP算法在电阻率层析成像非线性反演中的应用

"基于混沌振荡PSO-BP算法的电阻率层析成像非线性反演 (2013年)" 本文详细探讨了利用混沌振荡改进的粒子群优化算法（PSO）与反向传播（BP）神经网络相结合的方法，以解决电阻率层析成像中的非线性反演问题。粒子群优化算法是一种高效的全局搜索策略，而BP神经网络则擅长处理复杂函数的拟合。将两者结合，可以改善BP网络在反演过程中的收敛速度和解的质量。 研究中提出了一个基于混沌振荡的PSO算法，通过混沌振荡曲线动态调整PSO算法的惯性权重w，以此提升算法的全局搜索能力。这种调整方法使得算法能够在搜索过程中保持良好的探索和开发平衡，避免早熟收敛。同时，混沌振荡PSO算法用于训练和优化BP神经网络的权重和阈值，进一步提高了反演的精度。 作者对比了不同隐藏层节点数和惯性权重w值对反演结果的影响，展示了如何具体实现混沌振荡PSO-BP算法的非线性反演过程。通过在均匀半空间中的异常体理论模型进行反演实验，实验结果证明了混沌振荡PSO-BP算法不仅不依赖于初始模型，而且在稳定性和准确性上优于传统的BP反演和标准PSO-BP反演。此外，成像质量也明显优于最小二乘法反演。 关键词涵盖了电阻率层析成像的核心技术，包括非线性反演、粒子群优化、反向传播网络以及混沌序列。这些关键词反映了研究的焦点在于利用混沌动力学的特性改进优化算法，以提高电阻率层析成像的反演效果。 该论文的研究成果对于地质勘探、环境地球物理以及工程领域中的电阻率层析成像问题具有重要的理论和实践意义，为解决复杂的非线性反演问题提供了新的思路和技术手段。通过混沌振荡PSO-BP算法，可以更准确地解析地下电阻率分布，进而帮助科学家和工程师更好地理解地下的结构和性质。