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利用GPS数据反演震源参数的单纯形组合加权距离灰狼优化算法
被引量：
1
1
作者
王乐洋
孙龙翔
许光煜
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1140-1154,共15页
针对地震震源参数反演优化问题,提出了一种改进的灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法来反演震源参数。首先,采用基于余弦规律的非线性递减收敛因子策略的加权距离GWO(weighted distance GWO, wdGWO)算法来代替原来的线性递减算法...
针对地震震源参数反演优化问题,提出了一种改进的灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法来反演震源参数。首先,采用基于余弦规律的非线性递减收敛因子策略的加权距离GWO(weighted distance GWO, wdGWO)算法来代替原来的线性递减算法。随后,配置了改进wdGWO算法和单纯形算法的组合方法,引入后者算法是为了稳定前者算法的性能。因此,组合算法(简称GWOS)在收敛性和稳定性方面都具有良好的优势。最后,通过实验测试来评估基本的wdGWO算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和GWOS的性能。仿真实验结果表明,GWOS对震源参数的估计优于wdGWO算法,具有良好的稳定性和准确性;GWOS既可以达到GA的反演精度,又表现出了更好的参数稳定性。将该算法应用于2014年纳帕地震和2017年博德鲁姆-科斯地震,不同类型地震的反演结果表明GWOS具有良好的实用性和可靠性。
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关键词
震源参数反演
灰狼优化算法
单纯形算法
组合算法
纳帕
地震
博德鲁姆-科斯
地震
原文传递
贝叶斯框架下利用GPS数据反演震源参数的一种改进MCMC算法
2
作者
王乐洋
席灿
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3367-3385,共19页
随着机器软硬件设施的飞速发展,贝叶斯算法在各个领域得到了广泛应用.在贝叶斯的框架下,以采样方式的MCMC方法去求解震源参数问题时,马尔科夫链的收敛对于得到合理正确的震源参数至关重要.基于此,本文在已有研究的基础上,改进了MCMC方...
随着机器软硬件设施的飞速发展,贝叶斯算法在各个领域得到了广泛应用.在贝叶斯的框架下,以采样方式的MCMC方法去求解震源参数问题时,马尔科夫链的收敛对于得到合理正确的震源参数至关重要.基于此,本文在已有研究的基础上,改进了MCMC方法的随机步长生成方式,使其随机步长整体符合正态分布;并考虑到初值对马尔科夫链的收敛至关重要,提出以非线性启发式搜索算法结合贝叶斯框架下的MCMC算法共同反演地震震源参数.论文以MPSO算法提供初值,以一组随机生成的值作为对照,针对美浓地震,以GPS位移数据验证了改进MCMC算法在收敛速度上优于原始算法,置信区间更为合理;同时验证了以MPSO为贝叶斯算法提供初值的情况下,不仅克服了启发式搜索算法的不稳定性,且改进算法收敛速度更快.为了验证改进算法能大大缩减采样所需要的次数,拓展本文改进算法在不同类型地震中的应用,本文将改进算法以10万次采样反演了博德鲁姆-科斯MW6.6倾滑型地震震源参数.反演结果支持博德鲁姆-科斯地震断层为北向倾斜断层,形变场拟合东西方向(EW)均方根误差为1.43 mm,南北方向(SN)均方根误差为3.23 mm,垂直方向均方根误差为9.69 mm,优于大部分同类型已有文献.
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关键词
贝叶斯框架
MCMC算法
震源参数反演
美浓
地震
博德鲁姆-科斯
地震
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职称材料
题名
利用GPS数据反演震源参数的单纯形组合加权距离灰狼优化算法
被引量：
1
1
作者
王乐洋
孙龙翔
许光煜
机构
东华理工大学测绘与空间信息工程学院
武汉大学测绘学院
自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1140-1154,共15页
基金
国家自然科学基金(42174011,41874001,42104008)
江西省研究生创新基金(YC2020-S500)。
文摘
针对地震震源参数反演优化问题,提出了一种改进的灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法来反演震源参数。首先,采用基于余弦规律的非线性递减收敛因子策略的加权距离GWO(weighted distance GWO, wdGWO)算法来代替原来的线性递减算法。随后,配置了改进wdGWO算法和单纯形算法的组合方法,引入后者算法是为了稳定前者算法的性能。因此,组合算法(简称GWOS)在收敛性和稳定性方面都具有良好的优势。最后,通过实验测试来评估基本的wdGWO算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和GWOS的性能。仿真实验结果表明,GWOS对震源参数的估计优于wdGWO算法,具有良好的稳定性和准确性;GWOS既可以达到GA的反演精度,又表现出了更好的参数稳定性。将该算法应用于2014年纳帕地震和2017年博德鲁姆-科斯地震,不同类型地震的反演结果表明GWOS具有良好的实用性和可靠性。
关键词
震源参数反演
灰狼优化算法
单纯形算法
组合算法
纳帕
地震
博德鲁姆-科斯
地震
Keywords
source parameter inversion
grey wolf optimizer algorithm
simplex algorithm
combination algorithm
Napa earthquake
Bodrum-Kos earthquake
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
原文传递
题名
贝叶斯框架下利用GPS数据反演震源参数的一种改进MCMC算法
2
作者
王乐洋
席灿
机构
东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
东华理工大学测绘与空间信息工程学院
江西省测绘地理信息工程技术研究中心
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3367-3385,共19页
基金
国家自然科学基金项目(42174011)资助。
文摘
随着机器软硬件设施的飞速发展,贝叶斯算法在各个领域得到了广泛应用.在贝叶斯的框架下,以采样方式的MCMC方法去求解震源参数问题时,马尔科夫链的收敛对于得到合理正确的震源参数至关重要.基于此,本文在已有研究的基础上,改进了MCMC方法的随机步长生成方式,使其随机步长整体符合正态分布;并考虑到初值对马尔科夫链的收敛至关重要,提出以非线性启发式搜索算法结合贝叶斯框架下的MCMC算法共同反演地震震源参数.论文以MPSO算法提供初值,以一组随机生成的值作为对照,针对美浓地震,以GPS位移数据验证了改进MCMC算法在收敛速度上优于原始算法,置信区间更为合理;同时验证了以MPSO为贝叶斯算法提供初值的情况下,不仅克服了启发式搜索算法的不稳定性,且改进算法收敛速度更快.为了验证改进算法能大大缩减采样所需要的次数,拓展本文改进算法在不同类型地震中的应用,本文将改进算法以10万次采样反演了博德鲁姆-科斯MW6.6倾滑型地震震源参数.反演结果支持博德鲁姆-科斯地震断层为北向倾斜断层,形变场拟合东西方向(EW)均方根误差为1.43 mm,南北方向(SN)均方根误差为3.23 mm,垂直方向均方根误差为9.69 mm,优于大部分同类型已有文献.
关键词
贝叶斯框架
MCMC算法
震源参数反演
美浓
地震
博德鲁姆-科斯
地震
Keywords
Bayesian framework
MCMC algorithm
Inversion of source parameters
The Meinong earthquake
The Bodrum-Kos earthquake
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
P315 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用GPS数据反演震源参数的单纯形组合加权距离灰狼优化算法
王乐洋
孙龙翔
许光煜
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
原文传递
2
贝叶斯框架下利用GPS数据反演震源参数的一种改进MCMC算法
王乐洋
席灿
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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