【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大地电磁数据处理，具体而言，涉及一种基于多目标的大地电磁数据筛选方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、大地电磁测探法（magnetotelluric， mt）是以天然电磁场为场源来研究地球内部电性结构的一种重要的地球探测物理手段。传统的大地电磁阻抗张量估计方法中在传输函数估计之前，可以通过去除含噪声时段的功率谱数据提升传输函数估计质量，即功率谱筛选。
2、常见的对大地电磁功率谱数据筛选的方法包括人工筛选方法和基于统计学特征的自动筛选方法，其中人工筛选方法存在主观性强，结果不一致、效率低下、容易遗漏重要信息和无法量化和优化多目标需求的缺点，而基于马氏距离的数据筛选方法存在容易受到噪声占比高的数据影响、单一目标需求、需要满足统计假设和鲁棒性不足的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于多目标的大地电磁数据筛选方法、装置、设备和介质，以缓解现有技术中存在的大地电磁功率谱数据筛选方法效率低下、主观性强、无法同时优化多种电磁目标以及在噪声占比高时筛选效果差等问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于多目标的大地电磁数据筛选方法，包括：
3、获取原始功率谱数据；
4、采用马氏距离对原始功率谱数据进行初步筛选，得到原始功率谱数据所对应的传输函数估计值；
5、根据传输函数估计值，确定原始功率谱数据所对应的多个目标函数；其中，目标函数包括传输函数与期望值的偏差、视电阻率和期望值的偏差、电磁
6、可选地，基于非支配排序遗传算法ii和多个目标函数对原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，包括：
7、随机生成一个初始化种群；其中种群中每个个体为原始功率谱数据的子集；
8、基于种群执行迭代筛选操作，直到确定满足第一迭代优化终止条件时，基于最后一次执行迭代筛选操作时输出的功率谱数据为目标功率谱数据；其中，迭代筛选操作包括：
9、采用适应度函数，计算种群中每个个体的适应度值；
10、基于多个目标函数的值对种群中的个体进行非支配排序，得到多个层级，并基于马氏距离计算每个层级中每个个体的拥挤距离；
11、基于多个层级和拥挤距离，采用选择父代、交叉和变异更新种群。
12、可选地，基于非支配排序遗传算法ii和多个目标函数对原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，还包括：
13、获取新种群中位于帕累托前沿解集中多个优良个体；
14、基于引入机制，将多个优良个体引入当前种群中。
15、可选地，获取新种群中位于帕累托前沿解集中多个优良个体，还包括：
16、若多个优良个体数量超过阈值，则根据非支配排序和拥挤距离对多个优良个体进行筛选。
17、可选地，基于非支配排序遗传算法ii和多个目标函数对原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，还包括：
18、获取原始功率谱数据所对应的频率数据集合；其中，频率数据集合包括多个频率；
19、基于频率数据集合，对原始功率谱执行迭代单频点筛选操作，直至确定满足第二迭代终止条件时，基于最后一次执行迭代单频点筛选操作时输出的功率谱数据确定为目标功率谱数据；其中，迭代单频点筛选操作包括：
20、从频率数据集合中选取当前频率；
21、基于当前频率和原始功率谱数据，采用非支配排序遗传算法ii对原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据。
22、可选地，第一迭代终止条件为：达到预设的迭代次数或种群的帕累托前沿解集变化幅度低于设定阈值；
23、第二迭代终止条件为：达到预设的迭代次数。
24、可选地，获取原始功率谱数据，还包括：
25、获取原始大地电磁数据；
26、对原始大地电磁数据进行分段、加窗、快速傅里叶变换和组合，得到每个频率下原始大地电磁数据所对应的原始功率谱数据。
27、第二方面，本专利技术提供了一种基于多目标的大地电磁数据筛选装置包括：
28、数据获取单元，用于获取原始功率谱数据；
29、初步筛选单元，用于采用马氏距离对原始功率谱数据进行初步筛选，得到原始功率谱数据所对应的传输函数估计值；
30、确定目标函数单元，用于根据传输函数估计值，确定原始功率谱数据所对应的多个目标函数；其中，目标函数包括传输函数与期望值的偏差、视电阻率和期望值的偏差、电磁场参数的分散度、电磁场的相关度和大地电磁阻抗偏离度；
31、数据筛选单元，用于基于非支配排序遗传算法ii和多个目标函数对原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据。
32、第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器和存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现基于多目标的大地电磁数据筛选方法。
33、第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现基于多目标的大地电磁数据筛选方法。
34、本专利技术实施例提供的一种基于多目标的大地电磁数据筛选方法、装置、设备和介质，采用获取原始功率谱数据；采用马氏距离对原始功率谱数据进行初步筛选，得到传输函数估计值；基于传输函数估计值确定多个目标函数；基于非支配排序遗传算法ii和多个目标函数对原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，与现有技术中的大地电磁功率谱数据筛选方法相比，通过多目标优化技术，自动化、高效地筛选高质量功率谱数据，从而提升传输函数估计精度和数据分析的可靠性。
35、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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1.一种基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，基于非支配排序遗传算法II和多个所述目标函数对所述原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，基于非支配排序遗传算法II和多个所述目标函数对所述原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，获取新所述种群中位于帕累托前沿解集中多个优良所述个体，包括：
5.根据权利要求2所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，基于非支配排序遗传算法II和多个所述目标函数对所述原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，还包括：
6.根据权利要求5所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求1所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，获取原始功率谱数据之前，还包括：
8.一种基于多
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，基于非支配排序遗传算法ii和多个所述目标函数对所述原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，基于非支配排序遗传算法ii和多个所述目标函数对所述原始功率谱数据进行筛选，得到目标功率谱数据，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，获取新所述种群中位于帕累托前沿解集中多个优良所述个体，包括：
5.根据权利要求2所述的基于多目标的大地电磁数据筛选方法，其特征在于，基于非支配排序遗传算法ii和多个所述目标函数对所述原始功率谱数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王培杰，韩鹏，陈小斌，陶涛，俎强，何展翔，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：
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