基于阻尼最小二乘法的位场欧拉反演方法

欧拉反演方法是一种常用的估算场源位置的位场反演方法.在欧拉反演方法中如何获得稳定的解是一个还没有得到很好解决的难题,场源异常相互叠加干扰使反演系数矩阵极易奇异是造成反演结果发散的主要原因.我们基于阻尼最小二乘法对欧拉反演进行了进一步的分析研究,试图提高反演结果聚集度,获得可靠的反演结果.经过研究发现,阻尼因子的选取、系数矩阵的特征值、坐标系原点的位置设置等因素都会影响反演结果.阻尼系数大小与反演结果向原点压缩的程度呈正相关关系;系数矩阵特征值的大小与反演结果向原点压缩的程度呈负相关关系;并且特征值较小的系数矩阵对应的反演结果对坐标原点的位置变化较敏感.当阻尼系数确定后,采取变换坐标参考点的方法可以获得发散性小、稳定性好的反演结果,据此我们提出了变坐标系筛选方法.为了进一步地缩小反演结果的分布范围,我们根据反演结果与窗口中心点的空间关系对反演结果进行再次筛选.模型实验表明,阻尼最小二乘法欧拉反演方法和变坐标系筛选方法简单易行,可以明显地改善反演效果,增强反演结果的聚集程度.

     

基于Levenberg-Marquardt法和最小二乘法的中国西部烈度衰减关系模型研究

收集1900年以来,中国西部地区488次地震的烈度等震线资料,采用长、短轴椭圆模型,应用Levenberg-Marquardt法和最小二乘法拟合了中国西南地区和西北地区地震烈度衰减关系,结果表明:两种拟合方法的回归模型结果具有良好的一致性,在西南地区与西北地区2个统计单元内地震烈度衰减关系有显著不同,应作为不同的分区对待.同时,将本文结果与其他研究者得出的中国西部地区地震烈度衰减关系结果进行了对比分析,并以近年来中国西部发生的6个真实地震的烈度圈数据为基准,对比了本文模型与其他区域模型的长、短轴及面积的计算结果,结果显示:本文烈度衰减关系计算结果的精准性要稍高于大区域的计算结果,但相对于小区域来说,本文结果比小区域的烈度衰减关系结果误差偏大.由于地震烈度衰减关系具有区域性特征,区域划分越细范围越小,结果精准性越高,但是计算大区域的烈度衰减关系,有利于第一时间掌握灾区大范围的灾情分布,特别是对于震级较大的地震,计算得到大尺度上的地震烈度衰减关系,可以迅速分析相邻省区受影响地区的烈度分布特征,无须利用另一个省的地震烈度衰减关系数据重新计算,故而本文两种方法得出的结果较好地反映了烈度衰减的区域特征,适合用于中国西部地区的工程地震研究和应用.     

最小二乘法分段拟合标定反应谱方法

反应谱的标定方法直接关系到反应谱特征参数的确定,合理的反应谱标定方法得到的设计反应谱能够真实地表达地震动的特性,是确定地震动输入的重要环节。提出了基于坐标变换的最小二乘法分段拟合方法,通过对汶川大地震不同场地典型强震记录反应谱的标定,对比了反应谱不同的标定方法,根据反应谱标定图形的对比及误差分析认为,最小二乘法分段拟合方法是操作简便且标定结果合理的反应谱标定方法。     

基于最小二乘法的高抽巷CO浓度变化规律分析

我国许多煤矿的煤层同时具有高瓦斯和严重自燃倾向,在抽放瓦斯的同时,容易造成采空区遗煤自燃。因此,监测采空区指标气体的浓度变化对预防采空区自燃非常重要。本文采用最小二乘法对山西阳煤五矿8403工作面高抽巷CO浓度进行分析,拟合得出了高抽巷CO浓度变化曲线,并对拟合方法、拟合效果进行了分析。结果表明,用最小二乘法进行拟合是可行、有效的。结合现场实际条件,分析了高抽巷CO浓度偏高的原因和之所以选取分析高抽巷CO浓度来预测采空区自燃的原因。结果显示,分析高抽巷CO浓度变化可以较早地发现采空区自燃。最后,分析了CO浓度与CO2、O2浓度的相关性,验证了用CO浓度预测采空区自燃的准确性。     

基于偏最小二乘法的巢湖悬浮物浓度反演

悬浮物浓度是水质评价的重要参数.对2009年6月巢湖实测的高光谱数据进行小波变换以去除数据冗余,减少建模时间.考虑到不同的小波基函数和分解尺度对数据压缩的影响,采用3个指标作为评价标准,最终选择小波基函数为Db4,分解尺度为4的小波变换,经小波变换后,原来的451个波段的光谱数据压缩为34个特征变量.利用小波变换后的光...     

基于偏最小二乘线性求解的结构损伤识别

基于模态参数化线性求解结构损伤的识别方法在工程中具有较为广泛的应用。然而,在噪声的干扰下,当结构可测量的模态阶数较少时,利用该方法求解的结果会出现大量的虚假损伤,严重扰乱真实的损伤信息。针对此问题,引入了一种基于偏最小二乘多线性回归建模的方法来对损伤识别结果进行降噪处理。通过对损伤结构的频率和振型信息添加一定水平的噪声干扰,分析确定结构单元的损伤参数,并利用偏最小二乘法重构线性方程组。同时,选择识别结果较为稀疏的解作为标准样本点,利用奇异值分解法回代求解结构的损伤参数。以桁架模型为例的数值模拟结果表明,在噪声干扰下,该方法与传统最小二乘法和奇异值分解法相比,不仅损伤识别结果准确,而且能够最大程度抑制虚假损伤的产生。     

应用最小二乘法求解平面P波在孔洞上的散射

弹性波在孔洞上的散射问题可采用复变函数方法求解,用含有待定系数的"域函数"表示散射波的位移势函数,如何准确地求解该待定系数是获得问题解答的关键。本文根据孔洞边缘的径向和切向应力为零的边界条件用最小二乘法建立求解待定系数的线性方程组,得到有限项系数的近似解。通过圆孔、椭圆孔和方孔的数值算例,分析了P波作用下不同形状孔洞边缘的动应力集中系数的特征,讨论了孔边的径向和切向应力计算误差与待定系数项数的关系。计算结果表明,采用最小二乘法求解散射波的待定系数,能够获得满足一定精度要求的孔附近动应力集中系数的解答。     

递推最小二乘方法用于形变时变模型的研究

递推最小二乘方法是以最小二乘算法为基础所建立的关于参数估计的一种递推式方法。它具有最小二乘估计所具有的一切特点,即参数估计具有无偏性、有效性和一致性。适合于形变动态模型的追踪。 本文研究了楚雄台水管观测和牛口峪水准观测模型随时间的变化。并讨论了模型参数的变化与地震孕育、发生之间可能存在的关系,发现地震前形变模型参数是有异常变化的。 本文亦对形变模型的物理意义进行了,必要的讨论。     

位场向下延拓的迭代最小二乘法

将位场向下延拓作为一种反问题,结合正则化方法和快速傅里叶算法的优点,本文提出了一种解决位场向下延拓问题的迭代最小二乘法.新方法将位场向下延拓问题转化为最小二秉问题,采用梯度下降法对最小二秉问题进行迭代求解,在迭代过程中,利用快速傅里叶变换方法解决了计算量大的问题.新方法对延拓数据中的噪声具有很好的抑制作用.利用不合噪声...     

基于最小二乘预估法计算渭河盆地地壳水平应变

本文采用最小二乘预估法探讨了渭河盆地地壳水平应变分布问题,该方法首先是把GPS的位移当作为随机信号,然后利用计算点与观测点之间的距离来构建协方差与自协方差矩阵,从而通过求导计算区域水平应变.结合2004-2007年的GPS观测资料,对渭河盆地水平应变进行计算,结果表明渭河盆地主应变呈现出空间分布不均匀性,山区和盆地应变性质相反,山区处于挤压状态,盆地处于拉张状态.宝鸡西部位于最大剪应变的高梯度区,其挤压应变起主导作用.     

基于最小二乘偏移的地震分辨率分析

最小二乘偏移将地震成像过程视为一种最小二乘线性反演问题,能有效降低由数据不规则引起的偏移假象,改善窄频率或窄波数带宽、复杂变化子波和强吸收衰减所造成的偏移噪声,进而提高复杂勘探目标的成像分辨率,得到更接近真实地层反射系数的振幅信息,是解决深层油藏描述和油藏监测问题的重要手段之一.理论上,最小二乘偏移能完全消除采集的有限孔径和不规则性对成像的影响,获得最佳的空间分辨率和振幅精度,但在实际应用中,由于反演精度和迭代次数的限制,最小二乘偏移过程仍会受到采集因素的制约,需要对其效果进行评价.但另一方面,最小二乘偏移的分辨率特征及其采集需求与传统偏移具有明显的差异,传统的分辨率评估手段也不再适用.基于此,本文提出了一种基于最小二乘偏移的地震采集观测系统聚焦分辨率定量评价方法,能在采集施工前,针对复杂三维速度模型中的目标点、目的层或目标区域,基于最小二乘偏移算法定量预测待选采集方案的分辨率和振幅精度,进而反馈采集参数设计,从数据采集的源头提高复杂地区的地震成像效果.实例应用结果表明,在较复杂介质条件地区或存在地表采集障碍区的情况下,最小二乘聚焦分析得到的偏移噪声、分辨率和角度域振幅精度均要明显地优...     

最小二乘支持向量回归滤波系统性能分析

支持向量机(Support Vector Machine: SVM)一直作为机器学习方法在统计学习理论基础上被研究和发展,本文从信号与系统的角度出发,证明了平移不变核最小二乘支持向量机(Least Squares SVM: LS-SVM)是一个线性时不变系统.以Ricker子波核为例,探讨了不同参数对最小二乘支持向量回归(Least Squares Support Vector Regression: LS-SVR)滤波器频率响应特性的影响,这些参数的不同选择相应地控制着滤波器通带上升沿的陡峭性、通带的中心频率、通带带宽以及信号能量的衰减,即滤波器长度越长通带的上升沿越陡,核参数值越大通带的中心频率越高,且通带带宽越宽,正则化参数值越小,通带带宽越窄(但通带中心频率基本保持恒定),有效信号幅度衰减越严重.合成地震记录的仿真实验结果表明,Ricker子波核LS-SVR滤波器在处理地震勘探信号的应用中,滤波性能优于径向基函数(Radial Basic Function: RBF)核LS-SVR滤波器以及小波变换滤波和Wiener滤波方法.     

基于卡尔曼滤波和递推最小二乘在部分观测信息下的参数识别法

有限观测信息下的参数识别是结构健康监测领域内的一个热点问题,传统的卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)不能识别结构参数,递推最小二乘法(Recursive Least Square Estimation,RLSE)可用于参数识别,但需已知结构全部响应,为此提出一种基于KF和RLSE的参数联合识别法,该方法首先利用部分自由度上的加速度响应观测值,通过KF估计下一步的系统响应信息,包括速度和位移响应;然后,基于该响应估计信息和当前步的结构参数估计值,根据运动平衡方程,获得下一步的加速度响应估计值;最后,利用已观测的有限加速度响应,获得改进的加速度响应向量,进而基于RLSE获得下一步的结构参数识别值。简支梁数值算例结果表明,该方法能准确识别结构参数,同时能实现系统响应的有效估计。     

基于非结构化网格的最小二乘逆时偏移

相对于传统的逆时偏移,最小二乘逆时偏移具有更高的成像质量,这种改善是通过迭代反演来获得的,另外其精度与效率依赖于求解波动方程算法的精度与效率.本文给出了基于非结构化网格的最小二乘逆时偏移的方法,该方法能够充分结合最小二乘算法与非结构化网格精细刻画地下界面以及随速度自适应剖分的优点;并采用带补偿的拉普拉斯滤波算法,来消除梯度计算中的低频噪声,从而加速目标函数的收敛速度.通过简单倾斜模型以及复杂Marmousi模型测试,显示了该方法的有效性和潜力.

     

同时震源数据的加权结构增强最小二乘逆时偏移

同时震源（Simultaneous-source,SS）地震采集技术能有效地提高地震数据采集效率,但直接对SS混合数据偏移成像会在最后的成像剖面中引入很强的串扰噪声.将SS数据偏移成像看作一个反演问题,利用最小二乘（Least-squares,LS）求解是压制SS直接成像中串扰噪声的一种有效尝试.构造增强滤波（Structure-enhancing filter,SE）约束的最小二乘逆时偏移（LSRTM）方法可以有效地压制SS数据成像中的串扰噪声,但SE实质为低通滤波,会将成像中的陡倾角等细节信息平滑涂抹,降低成像分辨率.本文在利用SE对LSRTM约束的基础上,提出了基于加权构造增强约束的LSRTM方法（WSE-LSRTM）并应用于SS数据的反演成像中.该方法不仅能够有效地压制串扰噪声（cross-talk）、保留结构信息,而且可以保护成像中的陡倾角结构不被过度平滑而破坏.在对简单模型和复杂Marmousi模型的数值测试中,该方法都取得了良好的效果.

     

用最小二乘两步迭代法求解磁性球体几何与磁性参数

通过对常规最小二乘法在求解磁性球体参数过程中产生发散解的原因分析表明:非线性方程组中待定参数过多,特别是角度参数,是影响最小二乘法收敛性的主要因素.为此,提出将磁异常三分量作为观测值,用矢量磁矩作为待定参数,以替代磁化强度磁倾角和磁偏角,从而消除了非线性观测方程中的角度参数影响.根据观测值与磁矩的线性关系以及磁性球体中心位置的非线性关系,采用最小二乘两步迭代法对磁性球体几何与磁性参数进行分步求解,使得在利用最小二乘法时仅含有3个未知参数,大大减少了参数的维数.理论模型推导过程中,顾及了地磁背景场影响和多磁性体情况,给出了相应的数据处理方法.通过实测数据验证表明:提出的方法是收敛的,能达到很高的磁性体几何及磁性参数精度.     

基于最小二乘支持向量机的砂土液化预测方法

使用最小二乘支持向量机分类方法建立了两个砂土液化预测模型,预测结果与野外实际情况全部相符,表明该分类方法用于预测砂土液化是可行的,且预测准确率高。     

小尺度散射体稀疏最小二乘逆时偏移方法研究

地震勘探方法在深部固体矿产资源勘探中发展潜力巨大,同时也面临挑战.由于固体矿产资源地下分布呈现陡峭构造、尺度小,物性差异小的特点,常规偏移方法对小尺度矿体成像的分辨率提高有限.本文研究了一种基于稀疏促进约束的最小二乘逆时偏移方法.首先,将非均匀分布的矿体等效为随机介质,建立小尺度扰动的矿体模型;其次,改进现有最小二乘偏移方法,以稀疏模型为先验信息约束成像结果,并通过Curvelet变换压缩成像空间,经过多次迭代计算,可以提高小尺度散射体的成像分辨率;再次,对炮域记录进行随机震源编码,减少成像所需的炮集个数,通过稀疏促进约束条件,降低串扰噪声引起的成像误差.通过庐枞金属矿模型数值计算,验证本文方法可以较好的成像包含小尺度散射体的金属矿地质模型.

     

地震序列较强余震灰色及最小二乘拟合预测方法的应用研究

在收集、整理1966年～2002年8月我国(主要为大陆地区)183个5级以上地震序列资料的基础上，应用灰色预测和最小二乘拟合预测方法，对每一地震序列较强(显著)余震发震时间进行“硬性”检验预测。结果表明，2种预测方法对7级以上地震序列和6级地震序列的较强(显著)余震具有较好的预测效能，预测效能分别为76．2％和64．7％；而对5级地震序列预测效果则不甚明显。因此，灰色预测和最小二乘拟合预测方法主要着眼于对大(强)地震的较强(显著)余震预测，可望在地震现场大(强)震应急工作中发挥积极作用。