【摘 要】
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当前,大地电磁勘探方法已逐渐适用于铁路隧道勘察项目中,其实际数据反演计算是重要一环,关于其智能优化算法的反演测试正在逐渐兴起。本文基于大地电磁法相关理论,编写了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法反演程序,利用这两种算法对典型一维三层地电模型正演模型数据进行反演测试,并将正演信号加入10%高斯噪声的方式进行了反演抗干扰能力测试。结果表明:两种方法对理论模型模拟的观测数据反演精度都较高,并且PSO算法的迭代收敛速度
【机 构】
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中水珠江规划勘测设计有限公司,中铁第四勘察设计院集团有限公司地质路基设计研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(编号:2019YFC0605101)。
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当前,大地电磁勘探方法已逐渐适用于铁路隧道勘察项目中,其实际数据反演计算是重要一环,关于其智能优化算法的反演测试正在逐渐兴起。本文基于大地电磁法相关理论,编写了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法反演程序,利用这两种算法对典型一维三层地电模型正演模型数据进行反演测试,并将正演信号加入10%高斯噪声的方式进行了反演抗干扰能力测试。结果表明:两种方法对理论模型模拟的观测数据反演精度都较高,并且PSO算法的迭代收敛速度
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