一种使用物理引导和数据驱动的多任务正演模拟加速LBFGS反演的方法
申请号：CN202510225511
申请日期：2025-02-27
公开号：CN120180686B
公开日期：2025-09-23
类型：发明专利
摘要
本发明涉及地球物理学技术领域，提供一种使用物理引导和数据驱动的多任务正演模拟加速LBFGS反演的方法，包括以下步骤：一、使用python语言编写物理引导和数据驱动多任务神经网络(PDMNet)对MT正演响应计算进行拟合训练；二、将训练得到python语言模型转换为C++语言编写的动态链接库程序；三、将动态链接库程序集成替换用Fortran语言编写的传统LBFGS反演方法中的正演响应计算模块，进行改进；四、通过改进后的传统LBFGS反演方法预测横向磁TM正演响应任务。本发明能够有效地加速传统MT LBFGS反演的方法。
技术关键词
多任务神经网络
反演方法
动态链接库
地球物理学技术
三次样条插值
协方差矩阵
程序
数据项
参数
电场
模块
成像
因子
曲线
误差
强度
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