【摘 要】
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遗传算法是地球物理数据非线性反演中常用的方法,但在使用中所需内存较多,容易"早熟"或陷入局部极小。为了在电阻率测深反演中更好地使用遗传算法,提出了利用统计学建模获得
【机 构】
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桂林理工大学地球科学学院; 广西隐伏金属矿产勘查重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金“巷道激发极化法多方位探测技术与多信息最优化约束反演”(41764005)“基于电阻率法的人工湿地堵塞区域定位及预报研究”(41674075);广西自然科学基金“三维直流电阻率、激电测深有限单元法区域分解正反演并行计算”(2015GXNSFAA139241);“基于统计学建模的激发极化(电阻率)测深二维反演”(2014GXNSFBA118232);“三维可控源电磁法自适应有限单
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遗传算法是地球物理数据非线性反演中常用的方法,但在使用中所需内存较多,容易"早熟"或陷入局部极小。为了在电阻率测深反演中更好地使用遗传算法,提出了利用统计学建模获得精细初始模型后,再利用改进的遗传算法反演。改进了传统遗传算法评价解的方法、增加了局部目标函数并限制遗传基因的繁殖方向。对理论模型的反演计算证明改进的遗传算法可以减少计算量,改善电阻率测深的反演效果。
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