遗传神经网络的瞬变电磁视电阻率求解算法

提出用遗传神经网络求解中心回线装置下瞬变电磁法(TEM)的视电阻率。根据中心回线方式的瞬变电磁响应关系式,设计出神经网络的输入输出关系和单输入单输出的三层网络结构。计算出神经网络的输入输出样本集,并通过尝试法确定隐含层的神经元个数。引入遗传算法优化神经网络结构的连接权值,得到了最优连接权值的GABP神经网络。用该神经网络对瞬变电磁响应的非线性方程进行拟合,得到以实测数据计算的核函数值所一一对应的瞬变场参数值,达到求视电阻率并成像的目的。通过对地下高阻块状异常体模型和电力系统钢制扁钢材料的接地网模型两个实例模型的仿真计算证明,得到视电阻率断面图,达到了求解反问题的效果。理论模型与实际数据计算表明,遗传优化的BP神经网络使得瞬变电磁视电阻率的计算时间大大缩短,是个实用的算法。该方法为瞬变电磁接地网故障实时诊断平台提供必要的技术基础。