【摘 要】
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本文采用粒子群算法反演了简单极化体引起的自然电场异常。首先,引入标准粒子群算法对垂直半无限延伸柱状体的模型参数进行了反演。然后在此基础上讨论了粒子群的搜索行为,研究了粒子群在迭代过程中的位置变化情况。不同粒子行为的存在使粒子群能够更全面地探索整个解空间,保证了粒子群算法可在反演自然电位异常方面取得显著效果。最后,在标准粒子群算法的基础上引入了6种通过改变粒子位置、惯性权值和学习因子等因素的更新策略来提高反演精度或收敛速度的改进粒子群算法,并通过模型反演验证了各算法的有效性。本文通过数值实验对标准粒子群算法
【机 构】
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SchoolofGeosciencesandInfo-Physics,HunanKeyLaboratoryofNonferrousResourcesandGeologicalHazardDetecti
【基金项目】
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Projects(41874145,72088101)supported by the National Natural Science Foundation of China。
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本文采用粒子群算法反演了简单极化体引起的自然电场异常。首先,引入标准粒子群算法对垂直半无限延伸柱状体的模型参数进行了反演。然后在此基础上讨论了粒子群的搜索行为,研究了粒子群在迭代过程中的位置变化情况。不同粒子行为的存在使粒子群能够更全面地探索整个解空间,保证了粒子群算法可在反演自然电位异常方面取得显著效果。最后,在标准粒子群算法的基础上引入了6种通过改变粒子位置、惯性权值和学习因子等因素的更新策略来提高反演精度或收敛速度的改进粒子群算法,并通过模型反演验证了各算法的有效性。本文通过数值实验对标准粒子群算法
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