【摘 要】
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针对非线性全局优化反演算法在Rayleigh波反演中存在固有的计算效率低、收敛迭代慢、内存占用高等问题，这里首先引入改进的Haskell-Thomson矩阵传递正演算法，用以提高频散曲线正演的计算效率；其次采用Monte carlo反演策略代替非线性全局优化反演，进而改善反演效率低及内存占用高等问题；最后在MASW技术中，发展了一套基于Monte carlo的Rayleigh波局部线性化反演流程。
【基金项目】
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贵州省科技计划项目（黔科合基础[2020]1Y174）； 贵州大学人才引进项目（贵大人基合字[2018]27）； 贵州省人才基地项目（RCJD2018-21）；
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针对非线性全局优化反演算法在Rayleigh波反演中存在固有的计算效率低、收敛迭代慢、内存占用高等问题，这里首先引入改进的Haskell-Thomson矩阵传递正演算法，用以提高频散曲线正演的计算效率；其次采用Monte carlo反演策略代替非线性全局优化反演，进而改善反演效率低及内存占用高等问题；最后在MASW技术中，发展了一套基于Monte carlo的Rayleigh波局部线性化反演流程。通过典型模型试算表明相对于经典的阻尼最小二乘反演算法，本方法不仅能够有效提升计算效率、减少编程难度，还兼具较高的收敛速度和反演质量，反演过程较为稳定。
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