基于深度学习的单值瞬变电磁视电阻率计算方法、系统、设备及存储介质

本发明提供一种基于深度学习的单值瞬变电磁视电阻率计算方法，包括以下步骤：a)对实测感应电压进行归一化处理，得到归一化感应磁场；b)构建包含输入层、多个隐含层和输出层的深度神经网络模型，其中输入层接收归一化感应磁场，输出层输出瞬变场参数；c)使用Nadam优化算法对深度神经网络模型进行训练，训练样本集包括多组实测感应电压及其对应的瞬变场参数；d)将待测实测感应电压输入训练好的深度神经网络模型，获取输出的瞬变场参数，并根据瞬变电磁场的理论公式计算得到视电阻率。本发明相较于传统方法，对非线性数据的拟合能力更强，能够更准确地求解瞬变电磁视电阻率。