GA-BP神经网络优化的高密度电法非线性反演提升

高密度电法作为一种重要的矿井地质灾害探测手段，在煤炭资源勘查中具有显著的优势。然而，传统的BP（Backpropagation）神经网络反演方法在应用于高密度电法数据处理时，存在一些局限性，如容易陷入局部最优解、收敛速度较慢以及反演精度不高等问题。这些限制可能源于神经网络的权重和阈值设置不当，使得模型性能受到制约。 为了克服这些问题，本文提出了一种结合遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与BP神经网络的新型反演方法。遗传算法以其全局优化特性，能够有效地搜索到更优的权值和阈值组合，从而提高反演模型的性能。通过与经典地电模型的对比实验，研究者发现，这种GA-BP神经网络算法在高密度电法的二维非线性反演中表现出显著优势，不仅避免了局部极小的问题，而且显著提升了反演的准确性和稳定性。 赵涛和于师建两位学者，分别来自山东科技大学矿业与安全工程学院，他们在这项工作中深入研究了这一技术，并通过科学的实验设计验证了新算法的有效性。他们的研究成果对于提升高密度电法在煤矿地质灾害预测中的应用能力具有重要价值，为地质学家和工程师提供了改进现有反演技术的新思路。 本论文的关键词包括：高密度电法、非线性反演、遗传算法、BP神经网络，这表明了研究的核心内容和领域定位。此外，论文还被归类于P631，这可能指的是地球物理学或矿产资源学的分类号，进一步明确了其专业背景。 总结来说，本文主要探讨了如何利用遗传算法优化BP神经网络，以解决高密度电法反演中的复杂问题，提供了一种实用且有效的解决方案，对于推动煤炭地质灾害探测技术的进步具有重要意义。