基于神经网络和小波变换的初至拾取方法的研究的任务书.docx

基于神经网络和小波变换的初至拾取方法的研究的任务书
任务书
一、任务背景
地震是一种常见的自然灾害，常常会造成重大损失。在地震勘探领域中，初至拾取是非常重要的一步，它可以帮助我们准确地确定地震波传播路径，并进一步确定地下地质结构。因此，初至拾取的准确性对于地震勘探结果的精度具有重要的影响。
目前，初至拾取方法主要包括手动拾取和自动拾取两种。手动拾取的优点是准确性高，但效率低；而自动拾取的效率高，但准确性有待提高。因此，如何提高自动拾取的准确性成为一个亟待解决的问题。
二、任务目标
本次研究的目标是开发一种基于神经网络和小波变换的初至拾取方法，提高自动拾取的准确性。具体目标包括：
（1）确定适合初至拾取的神经网络结构和参数，并训练神经网络模型；
（2）研究小波变换技术在初至拾取中的应用，确定适合的小波基函数；
（3）将神经网络和小波变换方法结合，设计出可用于初至拾取的算法；
（4）对算法进行实验验证，比较其与其他常见初至拾取方法的差异及优劣。
三、研究计划
1.确定神经网络结构和参数，训练神经网络模型。（时间：1个月）
（1）收集并准备初至拾取所需的数据集；
（2）确定适合初至拾取的神经网络结构和参数；
（3）使用收集到的数据集进行神经网络模型的训练和调优。
2.研究小波变换技术在初至拾取中的应用，确定适合的小波基函数。（时间：2个月）
（1）研究小波变换的基本原理和常用的小波基函数；
（2）设计小波变换在初至拾取中的应用方案；
（3）通过实验比较不同小波基函数应用于初至拾取的效果。
3.将神经网络和小波变换方法结合，设计出可用于初至拾取的算法。（时间：2个月）
（1）将神经网络和小波变换算法进行融合，设计初始初至拾取算法；
（2）优化初至拾取算法，提高准确性和鲁棒性；
（3）进行实验验证，比较新算法与其他常见初至拾取方法的差异及优劣。
4.算法实现和优化。（时间：2个月）
（1）将设计出的算法实现为计算机程序，尽量减少算法的计算复杂度；
（2）根据实验反馈结果，进一步优化算法的准确性和效率；
（3）撰写学术论文和技术报告，总结提出的新方法的可行性和优越性。
四、参考文献
[1]LustigB,GribenkoA.Wavelet-basedautomaticeventpickingforinducedseismicity[J].Geophysics,2018,83(6):V383-V395.
[2]高万兴.小波分析中的小波函数的选择[J].铁道工程学报,2005,22(1):79-81.
[3]张新军,杨静.基于改进小波变换和组合神经网络的初至拾取[J].中国地震,2007(1):153-161.
[4]ZhangX,WangY.AutomaticandaccurateP-wavearrivalpickingusinghybridneuralnetworks[J].JournalofGeophysics&Engineering,2019,16(3):505-516.
[5]刘明,王春满,叶田阳.一种基于改进小波包分析在地震初至自动拾取中的应用[J].岩土工程学报,2019,41(8):1340-1347.