【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地球物理，具体涉及一种基于cnn-lightgbm的地面瞬变电磁反演方法。
技术介绍
1、地面瞬变电磁法是在地面进行的瞬变电磁法探测，是瞬变电磁法的一个分支。地面瞬变电磁法在矿产资源勘探、工程勘察、地下水资源调查和环境地质调查等领域有着广泛的应用。从地面瞬变电磁数据获得地下信息的关键是反演。
2、地面瞬变电磁反演是一个高度的非线性问题，专利技术人发现，目前的反演方法一般可以分为确定性和概率性两大类。确定性反演通过最小化目标函数(实测数据和正演数据之间的差异)来获得最优模型参数。这种方法需要较准确的地下结构先验信息，通常会遇到多个局部最小值的问题。而概率性反演将反问题转化为求解反演参数的概率分布。这种方法特别适用于高度非线性问题，然而，概率性方法计算非常耗时，并且随着模型参数数量的增加呈指数增长。面对大量的地面瞬变电磁数据反演可能需要几天时间，从而限制了了解地下结构的过程。机器学习作为一种全局搜索算法，为地面瞬变电磁反演提供了一种替代方案。卷积神经网络(cnn)是最常见的深度神经网络类型，也是近几十年来机器学习最强大的发展之一。尽管如此，目前采用的涉及全连接的cnn架构容易受到训练速度较慢、泛化能力有限、容易出现过拟合问题的限制。与神经网络不同，轻量级梯度提升机器学习(lightgbm)是一种集成学习算法，其将多个弱学习器集成为一个强学习器，以提高预测准确度。综上所述，迫切需要改进地面瞬变电磁反演方法以提高效率和可靠性。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的
2、为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：
3、一种基于cnn-lightgbm的地面瞬变电磁反演方法，该方法具体包括以下步骤：
4、步骤1：采用地面瞬变电磁正演程序生成样本数据集，包括：
5、根据地面瞬变电磁法探测的采集参数确定正演程序的参数；
6、在设定的电阻率范围内随机选择每层地下模型的电阻率；
7、按照确定的参数和每层地下模型的电阻率，使用正演程序生成地面瞬变电磁响应数据；
8、对地面瞬变电磁响应数据和每层地下模型的电阻率进行预处理；
9、预处理后的地面瞬变电磁响应数据作为cnn-lightgbm的输入，预处理后每层地下模型的电阻率作为cnn-lightgbm输入数据的标签；
10、将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集；
11、步骤2：构建cnn-lightgbm，并确定其最优参数；
12、cnn提取的地面瞬变电磁响应的多尺度特征展平为一维向量，然后再输入到lightgbm中建立地面瞬变电磁响应数据和每层地下模型的电阻率的映射关系；cnn的待优化参数包括卷积层和全连接层的层数、卷积核的大小以及学习率，lightgbm的待优化参数包括决策树的深度、叶子的数量、学习率以及正则化参数；
13、步骤3：使用最优参数训练cnn-lightgbm；
14、采用步骤1的训练集和验证集训练cnn-lightgbm，训练过程中使用最优参数以获得最佳的反演性能，最后保存训练好的cnn-lightgbm；
15、步骤4：使用测试集验证cnn-lightgbm的反演效果；
16、测试集是cnn-lightgbm在训练过程中未使用的数据，用来评估cnn-lightgbm的泛化能力，根据cnn-lightgbm对测试集反演结果与标签的误差评估其反演结果；
17、步骤5：使用训练好的cnn-lightgbm反演实测地面瞬变电磁数据；
18、将实测地面瞬变电磁数据预处理后输入到训练好的cnn-lightgbm得到反演的每层地下模型的电阻率。
19、优选的，所述步骤1中设定的电阻率范围为0.1-15000ω·m，该范围包括自然界绝大部分物质的电阻率；对地面瞬变电磁响应数据和每层地下模型的电阻率的预处理方法为：瞬变电磁响应数据x减去均值μ除以标准差σ：标签为每层地下模型的电阻率ρ的对数转换值：训练集、验证集和测试集的数量分别为样本数据集的90％、5％和5％。
20、优选的，所述步骤2中使用随机搜索或贝叶斯优化确定cnn-lightgbm的最优参数；使用leaky relu作为cnn的激活函数；在cnn的全连接层之前进行丢弃操作，作用是随机地禁用一部分神经元，以防止过拟合，提高鲁棒性和泛化能力。
21、优选的，所述步骤3中采用早停策略并使用学习率衰减防止cnn-lightgbm过拟合，并减少其训练时间；所述步骤3中cnn-lightgbm的损失函数为：
22、
23、其中，n代表批量的大小，和y分别表示标签和反演获得的地下模型的电阻率，m为网络输出参数的数量，引入权重为λ的正则化项提升模型的泛化能力，表示cnn-lightgbm可训练权重w的平方和。
24、优选的，所述步骤4中使用均方根误差rmse验证cnn-lightgbm的反演效果，定义为：
25、本专利技术的有益效果是：
26、本专利技术将地面瞬变电磁响应数据输入到cnn中以提取地面瞬变电磁响应的多尺度特征，然后将提取的关键特征使用lightgbm进行回归来提高反演的可靠性。cnn能够学习到复杂的抽象特征，而lightgbm能够更好地捕捉数据之间的非线性关系和交互作用。结合两者可以提高模型的反演能力。克服了目前采用的涉及全连接的cnn架构容易受到训练速度较慢、泛化能力有限、容易出现过拟合问题的限制。与传统方法相比，反演不依赖与初始模型的选择，从而不会出现传统方法的局部极小问题。此外，大大加快了反演效率，本专利技术可以在1秒钟内反演10000个样本，反演效率是传统方法的几个数量级。
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1.一种基于CNN-LightGBM的地面瞬变电磁反演方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于cnn-lightgbm的地面瞬变电磁反演方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：程凯，杨晓冬，吴小平，夏彤，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
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