利用自适应混沌遗传粒子群算法反演瑞雷面波频散曲线

来源 :石油地球物理勘探 | 被引量 : 0次 | 上传用户：willing_6

【摘要】

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为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和

【作者】

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杨博熊章强张大洲杨振涛

【机构】

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中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室,有色资源与地质灾害探查湖南省重点实验室,中南大学地球科学与信息物理学院,南方科技大学地球与空间科学系

【出处】

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石油地球物理勘探

【发表日期】

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2019年6期

【关键词】

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瑞雷面波频散曲线粒子群算法自适应混沌遗传粒子群算法联合反演 Rayleigh surface wave dispersion curve particl

【基金项目】

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国家自然科学基金项目“近地表三维复杂介质中瑞雷波传播特性研究”(41274123),国家重点研发计划“深地资源勘查开采”重点专项“深部资源勘查数据处理、解释软件平台开发及综合示范”(2018YFC0603600),中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“快速多模式瑞雷面波频散曲线正反演研究”(502211928)联合资助

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为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法(ACGPSO):即先采用自适应惯性权重,并设置粒子的节速度,再引入遗传算法的交叉和变异操作及单维全分量的混沌局部搜索。利用该算法对理论模型的无噪和含噪基阶频散曲线进行反演,且针对含噪数据加入二阶与三阶频散曲线进行联合反演。所得反演结果与常规粒子群算法反演结果的对比表明:ACGPSO算法具有更好的稳定性和抗

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