【摘 要】
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该论文研究了地震波阻抗非线性反演问题.地震波阻抗反演本质是典型的非线性逆问题,其目标函数大多是多极值的函数,传统的迭代方法易于收敛于局部极值,往往得不到全局最优解.
【出 处】
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中国矿业大学(北京) 中国矿业大学
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该论文研究了地震波阻抗非线性反演问题.地震波阻抗反演本质是典型的非线性逆问题,其目标函数大多是多极值的函数,传统的迭代方法易于收敛于局部极值,往往得不到全局最优解.该论文在研究遗传算法、模拟退火法和神经网络技术的基础上,提出了全局寻优的非线性反演算法.通过结合遗传算法和模拟退火法逃逸“局部极值”,改进了传统基于梯度法的局部搜索算法的缺陷.同时,为了改进全局搜索法计算时间长的缺点而加快收敛速度,在全局搜索法找到全局极值所在的“山谷”时,改用共轭梯度法快速到达“谷底”.该论文最后运用研究的方法对煤田的实际资料进行了反演处理,将地震资料与测井资料相结合,取得了比较好的波阻抗结果.
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