MATLAB机器学习全波反演地震速度模型案例研究

资源摘要信息:"最小二乘优化matlab代码-ML_full_wave_Inversion:机器学习作为全波速反演的地震速度模型建立方法" 在地震学的研究中，全波形反演（Full Waveform Inversion, FWI）是一种先进的地震数据解释技术，它通过对地震波传播进行模拟，并与实际观测数据对比，来提取地下介质的速度结构信息。随着机器学习技术的发展，将其应用于全波形反演中，可以有效地提升速度模型的构建精度和效率。 在本资源中，我们关注的是如何利用最小二乘法优化策略，通过MATLAB代码来实现机器学习辅助的全波形反演。最小二乘法是一种数学优化技术，旨在最小化误差的平方和，通过迭代过程不断优化模型参数，直至找到最佳拟合的模型。 作者Ursula Iturraran-Viveros等人提供了示例MATLAB代码，该代码利用非线性最小二乘法进行一维反演。其核心依赖于Kennett分析解决方案，这是一种正向建模工具，能够模拟一维分层介质中的地震波传播行为。 为了执行反演，MATLAB代码首先需要生成合成地震记录，然后利用最小二乘优化算法调整速度模型参数，直至合成记录与实际观测记录之间的差异最小。在这一过程中，机器学习技术可能被用于初始化速度模型参数、提供参数调整的方向和速度，或者作为反演算法的一部分，以提高整体的反演效率和质量。 该代码依赖于MATLAB的最新版本（R2017b或更高版本），以及MATLAB自带的优化工具箱和信号处理工具箱。这些工具箱为反演过程提供了必要的数学计算和信号分析功能。 在运行代码之前，用户需要按照以下步骤调用主代码驱动程序： 1. 打开MATLAB环境。 2. 在MATLAB命令窗口中输入 `run Inversion1D_VpNN.m` 命令。 3. 根据代码的提示进行操作，或按照代码的默认参数设置进行一维反演。 由于示例中展示的数据是专有信息，代码提供了一个无关示例，但它很适合用来演示如何操作该代码。用户可以通过修改示例中的参数或者输入自己的数据集来进行实际的全波形反演实验。 资源的标签为“系统开源”，这表明提供的MATLAB代码是开源的，研究人员和学生可以自由地访问、使用、修改和分发这些代码，这有助于推动地震学和地球物理学领域的研究进展。 压缩包子文件的文件名称列表为“ML_full_wave_Inversion-master”，这表明用户可以下载包含有“ML_full_wave_Inversion”项目的主目录，其中应该包含了完整的MATLAB代码、数据文件、示例脚本和可能的文档说明等。通过下载和解压这个文件，用户可以开始使用和研究该项目提供的机器学习辅助全波形反演技术。