目前压制地震数据多次波的方法主要可概括为两大类别,一类是基于有效波与多次波的差异可分离性的直接滤波方法,另一类是基于波动理论的预测相减方法。而对于深海地区的复杂海底地震资料而言,由于其多次波具有发育显著、能量强且分布广泛的特点,预测相减方法是压制其多次波的最常见且十分有效的方法。在这些预测相减方法中,常规最小二乘自适应相减算法由于其原理简单,运算速度快且内存占用量小等优点,成为工业界中应用最广泛的算法。但传统的最小二乘自适应相减算法在压制多次波效果上,除了会有多次波残留外,还会在一次波与多次波相交处损害一次波能量,影响地震剖面的成像质量。针对这些问题,本文首先引入多道二范数自适应相减算法,考虑地震记录横向分布特征,以约束其对一次波能量的损害,同时,利用一范数对大异常值保持稳健的特点,对比分析基于一范数能量最小的自适应相减算法的好坏。另外,考虑多次波与一次波相交处的同相轴倾角不同,本文结合Tau-p变换算法压制多次波,并对常规最小二乘自适应相减算法进行改进。而对于地震子波一致性假设不成立的情况,本文引入基于模式识别的自适应相减技术压制多次波。最后结合复杂地震数据总结各个自适应相减算法优缺点及提出改进意见。