简介： 本发明公布了一种基于集成学习的无监督深度神经网络压制多次波的方法，构建具有多个深度神经网络约束的无监督深度神经网络压制地震表面多次波模型结构，在训练阶段，通过三个不同的深度神经网络分别构建三个不同的基础学习器，通过基础学习器将全波场数据卷积得到的预测表面多次波映射为真实表面多次波结果；采用集成学习方法综合全部基础学习器，得到地震表面多次波压制结果。本发明方法不需要压制表面多次波的干净数据来充当训练集数据，很好地解决了训练集缺失的问题，能够很好地用于复杂地质条件下实际数据的表面多次波压制中。本发明方法不需要人工参与调整参数，能够提高地震数据处理流程和模块的智能化程度。