公开(公告)号：CN110764154B

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN201911085574.2

申请日：2019-11-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 满开峰 ,  殷长春 ,  刘云鹤 ,  缪佳佳 ,  任秀艳

IPC: G01V3/38

Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子群算法的时间域航空电磁一维反演方法，包括以下步骤：a、输入含激发极化效应的时间域航空电磁观测数据；b、设置种群个数，阈值，最大迭代次数，随机产生种群各粒子初始位置和速度；c、计算各个粒子的正演响应值，以及每个粒子的RMS值；d、计算各个粒子的适应度值fitness，并按照从大到小顺序排序；e、判断是否满足反演终止条件，若满足则输出最优粒子，迭代结束，否则进行步骤f；f、对不同fitness值的粒子采用相应的更新粒子方式，产生新的粒子；g、返回步骤c。本发明采用的改进粒子群算法不仅具有不易陷入局部极值，不依赖初始模型的优点，而且大大改善了经典粒子群算法存在的收敛速度慢，易陷入“早熟”的问题，将其应用到含激发极化效应的时间域航空电磁法中，可得到良好的反演效果。

公开(公告)号：CN110764154A

公开(公告)日：2020-02-07

申请号：CN201911085574.2

申请日：2019-11-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 满开峰 ,  殷长春 ,  刘云鹤 ,  缪佳佳 ,  任秀艳

IPC: G01V3/38

Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子群算法的时间域航空电磁一维反演方法，包括以下步骤：a、输入含激发极化效应的时间域航空电磁观测数据；b、设置种群个数，阈值，最大迭代次数，随机产生种群各粒子初始位置和速度；c、计算各个粒子的正演响应值，以及每个粒子的RMS值；d、计算各个粒子的适应度值fitness，并按照从大到小顺序排序；e、判断是否满足反演终止条件，若满足则输出最优粒子，迭代结束，否则进行步骤f；f、对不同fitness值的粒子采用相应的更新粒子方式，产生新的粒子；g、返回步骤c。本发明采用的改进粒子群算法不仅具有不易陷入局部极值，不依赖初始模型的优点，而且大大改善了经典粒子群算法存在的收敛速度慢，易陷入“早熟”的问题，将其应用到含激发极化效应的时间域航空电磁法中，可得到良好的反演效果。