本发明公开了一种基于深度学习约束的大地电磁反演方法，首先制作用于神经网络训练的地电模型数据集、大地电磁模型正演响应数据集；对制作的数据集进行归一化并按比例分为训练集、验证集、测试集；将预处理后的训练集送入神经网络进行训练得到网络模型；将待反演的实际观测数据使用训练出的网络模型计算出映射模型，并将映射模型作为初始模型使用传统优化方法反演，得到最终的反演结果。本发明适用于复杂地质构造条件的大地电磁反演，能够得到更加接近于真实情况的地电模型。反演结果在地层、断层刻画方面的精细程度远远高于传统的均匀半空间初始模型反演。
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来源：北方有色网
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