基于隨機森林方法的地震插值方法研究
摘要：在地震數據的采集過程中,不可避免地會出現地震道缺失或者空間采樣不足的情況,這樣會產生壞道、缺失道等現象,極大的影響了地震資料質量。想要解決該問題就必須進行地震插值。本文借助于機器學習思想,以無缺失道數據為基礎構建機器學習樣本集,在此基礎上利用隨機森林回歸預測算法學習各道各時間點振幅與其臨近道、時窗內的振幅的統計關系,然后根據臨近道數據對缺失道進行補全。將本文所提出方法應用到模型數據與實際采集數據中的缺失道補全處理,均取得良好應用效果,證明本文方法的正確性與有效性。
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