摘要
本发明公开了一种深埋长隧洞高精度速度建模方法及其系统,涉及工程物探技术领域,通过获取深埋长隧洞钻孔中的波速数据,以及钻孔位置处的电阻率数据;并构建选择性深度状态空间模型,随后通过交叉迭代调整超参数,以最小化预测速度与实际速度之间的差异为目标,对所述深度学习网络模型进行迭代优化;将训练好的模型应用于测试区域,计算并输出深埋长隧洞速度预测剖面。采用本方案,能通过引入深度学习模型,结合钻孔波速数据和三维电阻率数据等多源地质信息,实现高精度的速度建模,克服了传统方法的局限性,提高了深埋长隧洞速度建模的精度和可靠性,为深埋长隧洞的速度建模提供一种全新的解决方案。
技术关键词
深度学习网络模型
速度建模方法
状态空间模型
隧洞
构建深度学习网络
训练集数据
地球物理反演方法
钻孔
数据收集模块
超参数
数据分析模块
工程物探技术
数据处理模块
矩阵
框架
深度学习模型
建模系统
系统为您推荐了相关专利信息
跟踪方法
注意力机制
编码器
解码器
Softmax函数
文本生成器
风格迁移方法
深度学习网络模型
文本生成模型
前馈神经网络
动作识别方法
特征提取器
样本
多尺度
特征提取模块
三维模型
注浆参数
计算机可执行指令
隧洞施工技术
可读存储介质
商品供应链管理方法
波动特征
状态空间模型
高频特征
系统噪声