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超高密度电法是一种新的地球物理探测技术,它通过多通道数据采集和多装置数据联合反演,极大地提高了电法勘探的成像精度.本文提出一种主成分-正则化极限学习机(PC-RELM)非线性反演方法,该方法针对超高密度电法所获取的高维勘探数据进行反演建模,通过随机设定隐层参数来简化模型的学习过程,通过主成分分析方法来进行高维数据降维,最后引入正则化因子提高反演模型的泛化能力.论文给出了超高密度电法的原理、样本构造方法和非线性反演流程,使用交叉验证方法获得了优化的隐节点数目和正则化参数,构造了优化的反演模型.通过两个经典的超高密度模型的反演结果表明,该方法能够较好地解决超高密度电法反演的高维数据非线性建模问题,能够弥补单一装置数据反演的不足,同时相较其他的非线性反演方法(ELM,BPNN和GRNN)具有更加准确的反演结果. 相似文献