卷积神经网络在AVA反演应用中影响因素研究

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摘要：从基于卷积神经网络开展AVA（振幅随入射角变化）反演问题出发，建立网络训练所需的数据集，分析不同超参数调整对预测结果的影响，确定这些超参数的最佳设置值，并总结超参数调整规律。最后通过对比3种不同卷积神经网络模型的预测结果，寻找出适用于叠前参数反演问题的最佳网络。最终形成一套完备的基于叠前角度域道集数据应用卷积神经网络进行弹性参数预测工作流程。（剩余14322字）

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