تقدم البحث في تطبيق طريقة المقاومة الكهربائية عالية الكثافة وخوارزميات تفسير التعلم الآلي في مراقبة تسرب مياه البحر
摘要
تعد تسرب مياه البحر مشكلة بيئية عالمية، وبفضل خصائص تطورها الديناميكي، يتطلب المراقبة الفعلية اختيار طرق تقنية أكثر دقة وراحة. في السنوات الأخيرة، لعبت طرق الاستكشاف الجيوفيزيائية دورًا مهمًا في مراقبة طبقات المياه الساحلية، حيث تُستخدم طريقة المقاومة الكهربائية عالية الكثافة كواحدة من التقنيات الشائعة في الاستكشاف الكهربائي، وتُطبق على نطاق واسع في الاستكشاف الجيولوجي والهيدرولوجي، ولها تطبيقات كثيرة أيضًا في مراقبة واجهة المياه المالحة والعذبة الناجمة عن تسرب مياه البحر. لطالما كان بحث طرق تفسير بيانات المقاومة الكهربائية عالية الكثافة محور اهتمام العلماء داخل وخارج البلاد. مع تطور تقنية الحوسبة، تم إدخال خوارزميات التعلم الآلي تدريجيًا في تفسير بيانات المقاومة الكهربائية عالية الكثافة، وتشمل الشبكات العصبية BP، وآلة التعلم القصوى، وشبكات العصبية الالتفافية، وهي ثلاث طرق شائعة وواعدة لتفسير البيانات باستخدام التعلم الآلي. تلخص هذه المقالة المبادئ الأساسية، والتقدم البحثي، وحالة التطبيق الخاصة بها.
关键词
تسرب مياه البحر;طريقة المقاومة الكهربائية عالية الكثافة;شبكة عصبية BP;آلة التعلم القصوى;شبكات العصبية الالتفافية
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website