Issue: 2 , Volume: Т. 2 , Уear of publication: 2022

Publisher: ИНГГ СО РАН , Place of publication: Новосибирск

Работа посвящена количественной оценке неопределенности решения обратной задачи в методе многоканального анализа поверхностных волн - инверсии кривых зависимости фазовой скорости от частоты. Подход к оценке неопределенности основан на применении стратегии семплирования Монте-Карло и использовании многослойной полносвязной искусственной нейронной сети для аппроксимации нелинейной зависимости скорости поперечной волны и мощности слоев от значений фазовой скорости поверхностной волны Релея. На результат решения обратной задачи проецируются частотно-зависимый шум в данных и ошибки обратного оператора. Сопоставляются результаты унимодальной и многомодальной инверсии на примере обработки синтетических данных. Результаты экспериментов показывают, что использование подходов машинного обучения дает возможность быстро и точно оценить апостериорную плотность вероятности восстановленных параметров скоростной модели.