断层三维滑动速率反演的算法对比

将微粒群优化算法与位错理论模型相结合,采用模拟重力测量数据反演断层三维滑动速率,并比较了该算法与蒙特卡洛法和蚁群算法的反演结果。利用河西地区2001~2004年的GPS数据,对祁连山断层的三维滑动速率进行反演,并与蚁群算法进行比较。结果表明,微粒群优化算法可有效求解断层的三维滑动速率,收敛快、精度高。     

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基于GPS和水准数据的微粒群算法联合反演祁连山北缘断裂三维滑动速率

将微粒群算法与位错理论模型相结合，采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据，通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演，并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明，微粒群算法收敛速度快、稳定性高，结合经典位错理论模型，是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法，在大地测量反演领域极具应用潜力。     

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利用向-位错组合模型研究龙门山断裂带的三维运动

提出描述断层滑动和转动的向-位错组合模型。利用实测的2008年汶川大地震GPS同震数据,基于向-位错组合模型,采用粒子群算法反演了主破裂带的三维滑动和转动,并将滑动结果与前人成果进行对比,最后由正演计算进一步验证反演结果的可靠性。理论分析和模型计算结果表明：1) 震源破裂的主要特征是逆冲兼右旋走滑;2) 龙门山断裂的滑动和转动有明显的分段性特征;3) 汶川地震的地震矩为7.069×1020 Nm,矩震级为7.899。向-位错组合模型反演结果与前人成果保持了很好的一致性。     

RANSAC-PSO算法的抗差反演——以芦山地震为例

本文利用RANSAC-PSO算法研究在反演断层滑动参数时所用大地测量数据包含粗差的问题。在模拟实验中对理论观测值加入1%、5%、10%粗差，分别采用粒子群算法、选权迭代算法和RANSAC-PSO算法反演断层滑动参数。结果表明，当观测值中包含粗差率达10%时，PSO算法反演的滑动参数与理论值相差23.2 cm，选权迭代法反演的滑动参数与理论值相差26.2 cm，而RANSAC-PSO反演的滑动参数与理论值相差小于1 cm。芦山地震具有以逆冲为主兼具少量左旋走滑性质，采用芦山地震同震GPS位移数据分别以PSO算法和RANSAC-PSO算法反演断层滑动参数，RANSAC-PSO算法反演的走滑量为0.051 8 m，倾滑量为0.828 9 m，均大于PSO的反演结果;释放能量1.000 9×1019 N·m（MW6.63），与GCMT 的1.060 0×1019 N·m更加吻合。分别用RANSAC-PSO算法与PSO算法反演的滑动参数计算地表水平位移,并与GPS观测进行对比，发现二者在计算距断层的远场点时，计算的水平位移基本一致；而在计算距断层的近场点时，RANSAC-PSO算法表现更为优秀，尤其体现在LS07点上，其计算值与GPS观测值完全重合。     

重力数据反演鲜水河断裂三维滑动速率

分别将粒子群算法、遗传算法、蒙特卡洛法与位错理论模型相结合,利用已知纯走滑单断层参数正演模拟出的重力变化数据,对单断层三维滑动速率进行反演计算,分析并选取最优的非线性算法。利用2013-09~2014-09和2014-09 ~2015-04两期地面重力数据反演鲜水河断裂三维滑动速率,结果显示：1）粒子群算法相对于遗传算法、蒙特卡洛法收敛性较好、稳定性强、精确度高;2）鲜水河断裂带具有明显的分段差异性且不同段处滑动速率大小不同,该断裂以左旋走滑为主,整体呈逆冲断层,局部兼有挤压;3）2014-09~2015-04地面重力数据反演鲜水河断裂断层走滑、倾滑参数大于2013-09~2014-09重力数据反演结果,这可能与2014-11-22康定6.3级地震有一定关系。     

通过改进自适应PSO优化BP网络预测大坝变形

提出自适应粒子群神经网络（ADPPSO-BP）算法，并加入自适应变异算子，提高粒子跳出局部搜索的能力，实现对坝体位移的精准预测。以丰满大坝为例进行验证，建立PSO-BP（粒子群神经网络）、LPSO-BP（线性粒子群神经网络）、改进ADPPSO-BP（改进自适应粒子群神经网络）3种模型，对大坝进行变形预测。结果表明，ADPPSO-BP预测误差最小。     

粒子群神经网络及其在非线性系统辨识中的应用

介绍了一种新的神经网络权值优化算法——粒子群优（Particle Swarm Optimization，PSO）算法，提出了用粒子群神经网络对非线性系统进行系统辨识的构思。仿真实验结果表明，粒子群算法具有比BP算法更强的非线性系统辨识能力和更好的泛化能力。     

面向遥感影像分类的时延权重及群体分类PSO改进方法

粒子群优化是经典的优化算法,其适用于多种情况目标最优解的获取。本文引入时延权重系数及粒子群群体分类方法,提出了一种基础粒子群改进算法,并将该算法应用于遥感影像分类,取得了理想的数据处理结果。本文以复杂的数据模型对改进算法进行了分析,相对基础粒子群算法优势明显,可以在较少粒子群个数及迭代次数的情况下取得较高精度的目标解。改进算法大幅减少了计算的时间复杂度,能够有效降低遥感大数据处理的时间成本,在遥感领域具有较好的推广价值。