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1基于GPS数据的粒子群算法反演断层三维滑动速率显示文摘将粒子群算法与位错理论模型相结合,利用青藏高原东北缘2001—2004年的GPS观测数据,对祁连山断层的三维滑动速率进行反演计算。结果表明,粒子群算法可有效地求解断层的三维滑动速率,其反演结果与地质等方法获得的结果具有较好的一致性。刘杰 张永志 张秀霞 王宏宇 2010大地测量与地球动力学2010,30,2:7
2维多样性的动态权重粒子群算法反演断层滑动速率显示文摘把维多样性引入粒子群算法并基于混沌变异思想,提出维多样性的动态权重粒子群算法.通过与其它三种不同定权方式的粒子群算法进行比较,证明该方法具有较好的稳定性和有效性,能以较快的速度收敛到最优解.利用河西地区1999-2001年GPS观测资料,对祁连山断裂、海原断裂和六盘山断裂的三维滑动速率进行了位错模式的维多样性动态权重粒子群算法反演,并在反演结果的基础上进行正演分析,结果表明,该方法可有效的求解出断层三维滑动速率,其反演结果与地质方法和前人的研究结果具有较好的一致性.王帅 张永志 姜永涛 刘宁 2014地球物理学进展2014,29,4:6
3通过重力场用蚁群算法反演活动断层运动显示文摘根据河西地区2002—2003年和2004—2005年的重力观测资料,用蚁群算法反演皇城-塔尔庄断层的运动。反演结果表明:蚁群算法可以有效地求解断层的三维滑动速率,计算结果与用地质等方法得到的结果基本吻合。反演结果显示皇城-塔尔庄断层的滑动速率呈空间不均匀性分布特征。刘宁 张永志 吴小利 刘锋 2009大地测量与地球动力学2009,29,4:4
4改进的粒子群算法在断层滑动速率反演中的应用显示文摘结合位错理论模型,基于模拟的水平位移观测值分别采用PSO算法、遗传算法以及蒙特卡罗算法对断层的三维滑动速率进行了对比计算分析,结果表明:3种算法耗时都随着反演参数的取值范围的增大而增加,且随着适应度值增大而增加;PSO算法的耗时优于其他两种算法。随后对标准PSO算法与改进后的PSO算法进行了对比计算。在模拟试验中适应度值取0.95的条件下,改进后的PSO算法比标准PSO算法耗时减少了26.50%。最后采用改进后的PSO算法对祁连山断裂带中东段的三维滑动速率进行反演。结果表明:改进后的算法比标准PSO算法耗时减少了36.34%;惯性权值的动态调整对算法的影响比较突出;祁连山断裂带中东段主要表现为左旋走滑运动,并伴有正倾滑性质。段虎荣 张永志 徐海军 2010大地测量与地球动力学2010,30,6:3
5粒子群算法反演密度异常的数值模拟研究显示文摘基于引力位理论推导出长方体外任意一点的重力异常公式,将模拟的研究区域划分成许多具有固定长、宽、高且密度均匀的长方体,并给定了每个长方体的密度异常,利用重力的可叠加性,计算了重力异常分布。在此基础上,采用粒子群算法进行密度反演试验,同时将粒子群算法与其它算法进行了比较,结果表明:在适应度值为0.99的条件下,粒子群算法比遗传算法耗时减少了93.7%。段虎荣 徐海军 刘明学 2010工程地球物理学报2010,7,5:2
6断层三维滑动速率反演的算法对比显示文摘将微粒群优化算法与位错理论模型相结合,采用模拟重力测量数据反演断层三维滑动速率,并比较了该算法与蒙特卡洛法和蚁群算法的反演结果。利用河西地区2001-2004年的GPS数据,对祁连山断层的三维滑动速率进行反演,并与蚁群算法进行比较。结果表明,微粒群优化算法可有效求解断层的三维滑动速率,收敛快、精度高。王宏宇 刘杰 山锋 2015大地测量与地球动力学2015,35,1:1
7顾及观测值精度的断层变形参数反演研究显示文摘从观测值奇异值、观测值分布及反演模型的先验信息3个方面入手,研究观测值对反演结果的影响。以观测点到微分断层的距离倒数为权,构建顾及观测值权值影响的反演模型。以位错理论为基础,结合遗传算法,对龙门山断裂带进行三维滑动速率反演研究。结果表明,经过奇异值剔除的数据应用于顾及观测值权值的反演模型,给定合理的'先验信息',其结果比已知观测值直接参与反演模型更稳定、可靠。张秀霞 2016大地测量与地球动力学2016,36,11:1
8位错模式下三维滑动参数的求解显示文摘对于三维滑动参数的求解,能更好地理解地震断裂带的三维走向,进而为以后的地震预测工作做好基础。文中主要在位错模型的基础上对三维滑动参数(U1,U2,U3)进行了推导计算,研究发现,在对其求解的过程中,不必运用蚁群算法进行求解,且能很容易得到很好的反演结果。通过试验数据模拟计算显示,对三维滑动参数的计算非常简单,且能达到满意结果。宁黎虎 朱建军 2011测绘工程2011,20,1:0
9蚁群算法反演重力异常的密度分布研究显示文摘将研究区域划分成许多具有固定长、宽、高且密度均匀的长方体,利用重力的可叠加性,计算了观测点重力异常,在此基础上形成重力异常的目标函数。把长方体的密度作为参数,采用蚁群算法进行密度反演试验。结果表明该方法具有一定的科学性和实用性。王晖 刘新 徐芙蓉 2011现代商贸工业2011,23,2:0
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