一种基于BP神经网络的电阻率法数据反演方法

本发明公开了一种基于BP神经网络的电阻率法数据反演方法，包括构建水平层状模型，模型参数为每层的层厚度以及每层的电阻率，对水平层状模型进行正演得到不同极距下的视电阻率，正演后的视电阻率作为BP神经网络的输入，地电模型参数为输出，通过BP神经网络的训练反演，得到一维电阻率测深地电模型参数。本发明与传统线性反演方法相比降低了对于初始模型的依赖程度，并且反演过程中无需计算雅可比矩阵。通过与传统最小二乘法反演的结果对比表明：本发明的反演方法能准确地逼近真实模型，方法可行有效。