灰狼优化算法在大地电磁反演中的应用.pdf
如何对大地电磁数据进行有效、准确度高的反演解释是大地电磁法(magnetotelluric,简称MT)的核心问题之一.对比各种线性反演方法,非线性启发式最优化算法因其不依赖初始模型,迭代精度高,收敛速度快等优点,在大地电磁资料反演解释中更具有实际意义.本文将灰狼优化算法(GWO算法)应用于大地电磁资料的反演解释。从实现过程看，GWO算法处理MT资料的容易实现，运行花费时间短;从结果看，在精度和收敛性质上，灰狼算法显示出较好的优越性。今后，灰狼算法作为一种新兴非线性反演算法，将在地球物理反演领域中被不断的完善。
作者：李思宇王书明
作者单位：地球物理与空间信息学院,地球内部多尺度成像湖北省重点实验室,中国地质大学(武汉),武汉,湖北,中国
母体文献：第十三届中国国际地球电磁学术讨论会论文集
会议名称：第十三届中国国际地球电磁学术讨论会
会议时间：2017年11月10日
会议地点：武汉
主办单位：中国地球物理学会
语种：chi
分类号：P54
关键词：大地电磁法 反演解释 灰狼优化算法 迭代精度 收敛性质
在线出版日期：2020年6月28日
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