【摘 要】
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针对时移反演如何准确的求解局部位置的问题,本文引入了马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）,其优点在于不依赖准确的初始模型,可引入任意复杂的先验信息。MCMC方法属于概率反演,通过对先验概率密度函数的采样获得大量的后验概率分布样本,可以跳出局部最优得到全局最优解。MCMC方法的缺点是计算量大,应用难度较高,因此在地球物理反演中尚处于起步阶段。本文将MCMC方法结合双差法应用到时移反演中,采用探地雷达（
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针对时移反演如何准确的求解局部位置的问题,本文引入了马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）,其优点在于不依赖准确的初始模型,可引入任意复杂的先验信息。MCMC方法属于概率反演,通过对先验概率密度函数的采样获得大量的后验概率分布样本,可以跳出局部最优得到全局最优解。MCMC方法的缺点是计算量大,应用难度较高,因此在地球物理反演中尚处于起步阶段。本文将MCMC方法结合双差法应用到时移反演中,采用探地雷达（GPR）的电磁波数据进行反演研究,解决小尺度的时移反演问题,作为未来解决大尺度的地震波时移反演的基础。本文对目标区域使用拓展的Metropolis算法进行局部采样,减小了计算量的同时,提高了目标区域的反演精度。合成的数据测试表明,目标区域反演结果特征明显,误差较小,说明了MCMC时移反演方法的有效性。
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