基于Transformer地震勘探数据低频延拓方法

本发明涉及一种基于Transformer地震勘探数据低频延拓方法，包括设计神经网络训练的输入和输出数据尺寸；训练集的构建；测试集的构建；设计多头自注意力模块；设计Transformer模块；设计窗口Transformer模块和滑动窗口Transformer模块；设计整体网络结构；设置网络训练超参数；将训练数据输入网络进行训练；验证提出方法的低频延拓效果和泛化性。本发明使用Transformer模型对数据进行全局建模来拟合缺失低频分量数据和低频数据之间的映射关系，该方法提高了对全局信息的利用，增加了预测精度。窗口自注意力机制的使用有效节省了计算成本，使该方法在计算效率上也优于经典深度学习方法。