文档介绍：第 23 卷第 10 期中国有色金属学报  2013 年 10 月 
   The Chinese Journal of Nonferrous Metals  Oct. 2013 
文章编号:1004­0609(2013)10­2897­08 
基于混沌振荡 PSO­BP 算法的电阻率层析成像非线性反演
戴前伟 1, 2,  江沸菠 1, 2 
(1.  中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室,长沙  410083; 
2.  中南大学地球科学与信息物理学院,长沙  410083) 
摘要:粒子群优化算法是一种启发式的全局优化算法,将其与 BP 神经网络结合,能够有效地改善 BP 神经网
络在进行电阻率层析反演中的收敛速度和求解质量。提出一种基于混沌振荡的粒子群算法,使用混沌振荡曲线来
自适应调整惯性权重 w 以提高 PSO 算法的全局寻优能力,并使用其训练和优化 BP 神经网络的权值和阈值。比较
不同隐含层节点数目和惯性权重 w 值对反演结果的影响,并给出混沌振荡 PSO­BP 算法非线性反演的具体实现方
案。对均匀半空间中异常体理论模型进行反演,实验结果表明:混沌振荡 PSO­BP 不依赖初始模型,在稳定性和
准确性上优于 BP 反演和标准 PSO­BP 反演,成像质量优于最小二乘法反演的。
关键词:电阻率层析成像;非线性反演;粒子群优化;反向传播网络;混沌序列
中图分类号:P631  文献标志码:A 
Nonlinear inversion for electrical resistivity tomography based on 
chaotic oscillation PSO­BP algorithm 
DAI Qian­wei 1, 2,  JIANG Fei­bo 1, 2 
(1. Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals, Ministry of Education, Central South University, 
Changsha 410083, China; 
2. School of Geosciences and Info­Physics, Central South University, Changsha 410083, China) 
Abstract:  The  particle  swarm  optimization  (PSO)  is  a  heuristic  global  optimization  method,  which  can  effectively 
improve  the  convergence  speed  and  the  results  quality  with  the  BP  neural  network  in  resistivity  tomography  2­D 
nonlinear  inversion.  A chaotic  oscillation  PSO  algorithm was  presented,  and  the  ch