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Cuckoo Search Algorithm for One-Dimensional Magnetotelluric Data Inversions
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AI
DOI：10.1007/s11770-025-1236-6.png)
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摘要
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大地电磁测深（MT）数据反演是一个具有高度非线性特征复杂问题。一维（1-D）MT反演算法采用线性或伪线性方法，只能反映近似模型形态，导致其无法满足高精度反演要求。为解决此问题，提出一种用于MT反演的布谷鸟搜索（CS）算法，其优化目标函数由视电阻率和阻抗相位数据共同构成。首先，建立一维分层地电模型，采用CS技术、粒子群优化（PSO）算法和阻尼最小二乘（DLS）成像方法对四层（HK型）和五层（HKH型）地电模型进行MT反演，并分析随机噪声（5%和10%高斯噪声）对反演精度的影响。数值实验结果表明，所提出的方法具有高模型拟合度、强抗噪声性能和快速收敛特性。然后，建立两种伪二维模型反演的CS算法，结果表明该方法能准确反映异常体分布。最后，通过实测数据验证了CS在MT数据反演中的有效性，并与传统PSO算法进行比较。研究结果为MT数据解释提供了新方法和新技术。
Keyword:
Magnetotelluric
cuckoo search algorithm
particle swarm optimization
inversion
damped least squares method
期刊
A
IF:
0.8
论文数:
181
被引数:
0
机构
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