基于DREAM_ZS算法的EIT电阻率反演方法研究

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作   者：

李颖;  马重蕾;  赵营鸽;  王冠雄;  郝虎鹏; 

关键词：

电阻抗成像;  BP神经网络;  贝叶斯理论;  DREAM_ZS算法;  参数反演; 

期刊名称：

湖南大学学报(自然科学版)

i s s n：

1674-2974

年卷期：

2024 年 51 卷 002 期

页   码：

93-103

摘   要：

针对电阻抗成像(EIT)中的电阻率反演及其不确定性量化问题,提出基于贝叶斯理论的不确定性分析方法.首先,利用反向传播(BP)神经网络模型作为正问题替代模型,取得了计算精度高的结果,并且大大提高计算效率.然后,采用基于贝叶斯理论的自适应差分进化Metropolis抽样(DREAM_ZS)算法对电阻率进行反演,并对不同激励模式和不同先验分布进行了对比分析.对模拟头部的4层同心圆模型的反演结果显示,DREAM_ZS抽样算法能够对4个参数进行准确识别,相对激励模式的反演效果最优.4个参数的不确定性程度不同,头皮电阻率不确定性最小,敏感性最强,其次是颅骨,大脑和脑脊液的不确定性较大.进而,对高维参数的圆模型进行仿真,采用相对激励模式,DREAM_ZS抽样算法能够准确反演二维圆模型的各个参数.参数的先验分布为正态分布时,与均匀分布相比,其反演结果不确定性小,对算法的识别效果更强.