【摘 要】
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传统的CSAMT反演方法大多依赖于初始模型的选择,并且在反演过程中可能会因为出现病态矩阵而导致反演失败。本文提出了一种基于自适应遗传算法的CSAMT一维反演方法,该方法具有
【机 构】
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国家地球物理探测仪器工程技术研究中心（吉林大学）,吉林大学仪器科学与电气工程学院
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传统的CSAMT反演方法大多依赖于初始模型的选择,并且在反演过程中可能会因为出现病态矩阵而导致反演失败。本文提出了一种基于自适应遗传算法的CSAMT一维反演方法,该方法具有不依赖于初始模型的优点,并且反演过程中不会出现病态矩阵。首先,通过水平层状模型对标准遗传算法和自适应遗传算法进行比较,证明后者的改进效果;然后,在数据中加入随机噪声,证明其具有抗噪性;最后,将其运用到实测数据中,证明了该方法的实用性。
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