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CPT磁力仪拖曳式探测系统的深度残差网络磁补偿方法
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作者 徐强锋 王学锋 +3 位作者 邓意成 和焕雪 张慧松 卢向东 《物探与化探》 2025年第5期1212-1220,共9页
传统的TL线性模型在处理CPT原子磁力仪拖曳式探测系统中的复杂磁干扰数据时,补偿精度存在局限性。为此本文引入神经网络技术,以实现更精准的非线性补偿。然而,常规神经网络模型在参数更新过程中可能遭遇梯度消失或过拟合等问题。为应对... 传统的TL线性模型在处理CPT原子磁力仪拖曳式探测系统中的复杂磁干扰数据时,补偿精度存在局限性。为此本文引入神经网络技术,以实现更精准的非线性补偿。然而,常规神经网络模型在参数更新过程中可能遭遇梯度消失或过拟合等问题。为应对这些挑战,本文提出了一种基于深度残差网络的磁补偿模型(MCRNet),以进一步提升吊舱内磁干扰的补偿效果。试验结果显示,与传统方法中补偿效果最优的残差反向传播网络(ResBP)相比,MCRNet模型的改善比(IR)从4.251提升至4.826,增幅达13.53%;而补偿剩磁均方根误差(RMSE)从0.2减少至0.171,降低了14.5%。该模型提升了拖曳式磁异常探测系统的磁测精度。 展开更多
关键词 CPT原子磁力仪 拖曳式探测系统 mcrnet模型 磁干扰补偿 神经网络
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