Dalga formu ters çözümünde başlangıç modelinin genelleştirilmiş regresyon sinir ağlarıyla belirlenmesi
Determining of the initial model for waveform inversion with generalized regression neural networks
- Tez No: 895905
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTAN PEKŞEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Akustik dalga formu ters çözümü, yeraltı hız modellerini oluşturmak için yaygın olarak kullanımı öne çıkan bir yöntemdir. Ters çözüm işleminde türev yöntemleri kullanıldığından akustik dalga formu ters çözümü yönteminin yerel minimumlarda sıkışıp kalma eğilimi vardır. Bu problemin üstesinden gelmek için başlangıç noktası olarak global minimuma yakın bir başlangıç hız modeli kullanılmalıdır. Böyle bir başlangıç modeli oluşturmak için yapay sinir ağları kullanılabilir. Bu çalışmada, bu problemin üstesinden gelmek için genelleştirilmiş regresyon sinir ağları yaklaşımı uygulandı. Marmousi ve SEAM verilerini kullanarak yapılan testlerde, daha kötü olan başlangıç modeli sonuçlarına kıyasla genelleştirilmiş regresyon sinir ağlarıyla kestirilen başlangıç modeli oldukça iyi sonuçlar sağladı. Ayrıca en uygun sonuçları aramak için gereken yineleme sayısı da önemli ölçüde azaldı. Genelleştirilmiş regresyon sinir ağlarıyla başlangıç modelini belirleme sayesinde yineleme sayısının azalması aynı zamanda hesaplama süresini önemli ölçüde azalttı ve modelin yerel minimumlara takılma olasılığı düşürdü. Akustik dalga formu ters çözümü, genelleştirilmiş regresyon sinir ağları tarafından üretilen başlangıç hız modeli kullanıldığında ayrıntılı bir hız modeli sağlayabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Acoustic waveform inversion is a featured method extensively used to obtain velocity models of the subsurface. The acoustic waveform inversion approximation based on derivative method has some limitation of being trapped in local minima. To overcome this problem, an initial velocity model in the vicinity of the global minimum should be used as a starting point. Artificial neural networks can be used to build such an initial model. In this study, generalized regression neural networks approach was applied to overcome the problem. The tests using the Marmousi and SEAM data, the initial model estimated with generalized regression neural network provided significantly better results compared to the results obtained with worse initial model. In addition, the number of iterations required to search for optimum results was significantly reduced. The reduction in the number of iterations thanks to determining an initial model with generalized regression neural networks also significantly reduced the computational time and reduced the probability of the model getting stuck in local minima. The acoustic waveform inversion can yield a detailed velocity model when using the initial velocity model produced by general regression neural networks.
Benzer Tezler
- Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN
- Çizgisel kaynaktan ışıyan elektromağnetik dalgaların mükemmel iletken silindir takkesinden optik gibi saçılması
Başlık çevirisi yok
ADNAN GÖRÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. H. ERGUN BAYRAKÇI
- Bornova koşullarında 23 melez mısır çeşidinde adaptasyon ve verimlilik araştırması
Başlık çevirisi yok
FERDAN ÇİFTÇİ