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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
引用本文:王乐洋, 席灿. 2024. 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. 地球物理学报, 67(9): 3367-3385, doi: 10.6038/cjg2023R0473
作者姓名:王乐洋  席灿
作者单位: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,南昌 330013;东华理工大学测绘与空间信息工程学院,南昌 330013;江西省测绘地理信息工程技术研究中心,南昌 330025
基金项目:国家自然科学基金项目(42174011)资助
摘    要:
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
收稿时间:2023-07-15
修稿时间:2024-07-25
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