二维密度界面的遗传算法反演

二维密度界面的反演可表述成非线性优化问题，本文用遗传算法进行反演计算，首先把连续的密度界面分割成若干单元，在单元中用形函数拟合，再用高斯积分求解重力异常值，把约束条件和拟合方差组合成目标函数，用园柱体和二维盆地模型的反演实例表明，用遗传算法，反演二维密度界面是可行的     

基于遗传算法的影像分级决策融合

在传统的影像单级融合技术基础上提出了基于遗传算法的分级影像决策融合方法，该方法适用于影像之间的冗余度、互补程度和融合顺序均未知的情况。算法采用模糊逻辑和遗传算法确定了影像间的冗余度和互补程度，并由此得出了近似的影像最优分级决策融合方式，最后通过实验比较了分级融合、单级融合以及源影像的目视效果和数学统计结果。     

基于自适应遗传算法和改进BP算法的遥感影像分类

介绍了采用自适应遗传算法和改进BP算法相结合的混合算法来训练BP网络的方法，即先用自适应遗传算法进行全局训练，再用改进BP算法进行精确训练，以达到加快网络收敛速度和避免陷入局部极小值的目的。结果表明，该算法收敛速度快，分类精度较高。     

基于遗传算法优化的高层建筑风振模糊控制

本文针对高层建筑风振控制问题,应用基于遗传算法优化模糊规则库的模糊控制方法,通过MR阻尼器实现减小高层建筑风振反应. 采用双输入、单输出的模糊控制策略, 即以风荷载和其变化率为输入量, 以MR阻尼器所提供的控制力为输出量.利用基于遗传算法的优化的模糊规则库,根据作用模糊子集的推理方法进行模糊推理运算, 并采用常用的重心法进行解模糊处理.以某12层框架结构为例, 进行数值模拟分析,并与优化前的模糊控制策略和LQR最优控制策略进行比较.数值分析结果表明,利用遗传算法使优化模糊规则库得以优化,改善了模糊控制的效果,有效地减小了结构的风振反应.     

用钻孔应变资料反演同震应力触发断层活动

沿着同震应力触发的思路,提出了利用钻孔应变观测记录的同震应变阶反演同震应力触发断层活动的方法. 这种反演是在对当地断层活动有比较清楚的了解的基础上,依据位错理论进行的. 用遗传算法进行这种反演可以在进行全局搜索的同时大大提高计算效率. 对算法和程序的有效性检验以及对各影响参数的分析,可以进一步保证反演结果的可靠性. 考虑到实际地质构造的复杂性,这样的反演结果可能反映的是当地被触发的断层活动的主要影响或综合效果. 作为尝试,对昆仑山口西MＳ8.1地震触发的北京地区断层活动进行了反演.      

基于牛顿迭代法和遗传算法的CSAMT近场校正

由于可控源音频大地电磁法（CSAMT）采用人工场源在大大增加信号强度的同时也带来了在近区产生非平面波效应的问题,其表现特征为在双对数坐标中卡尼亚电阻率曲线呈45°上升,即所谓的近场效应.本文首先提出了基于牛顿迭代法求解视电阻率方程的近场效应校正方法,通过对二层、三层理论模型试算验证了该方法的有效性;为进一步增强对噪声的压制能力,本文进一步引入了遗传反演的思想,将全频段误差最小作为目标函数,采用自适应正则化方法引入模型参数梯度最小作为稳定因子,由遗传算法求解得到校正后视电阻率,通过对理论模拟数据加随机噪声的校正结果,表明该方法在实现近场校正的同时能剔除噪声干扰,得到的结果与理论模拟曲线吻合度较高.通过对内蒙古曹四夭钼矿区实测CSAMT数据处理结果表明,牛顿法和遗传算法均能明显校正CSAMT因近场效应引起的假高阻异常,能更好地反映地电结构特征.     

声速剖面反演预测方法

利用2006—2017年我国南海部分区域(112°～114°E,10°～12°N)的Argo观测数据,对该海区声速剖面进行了仿真分析和研究。在此基础上,利用遗传算法(GA)优化的径向基函数(RBF)神经网络建立反演预测模型(GA-RBF),结合海区表面实测温度和历史数据,研究了该区域2016—2017年的声速剖面实时预测情况,并获得该海区6月和12月的声速剖面平均均方根误差值为0.845 m/s和0.815 m/s;而采用平均声速剖面方法获得该海区6月和12月的声速均方根误差分别是2.393 m/s和2.176 m/s。仿真结果表明:基于GA-RBF网络模型并利用海区表面实测温度的反演预测结果更趋近实测声速剖面,该模型可用于海区垂直声速剖面的实时预测。     

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核磁共振双TW测井数据联合反演与流体识别

针对核磁共振测井双TW观测数据分析和流体识别的需要,研究了基于全局搜索的遗传算法和局部搜索的最小二乘法的联合反演算法,实现了核磁共振双TW观测数据处理.首先,研究了饱和油气水岩石物理模型的核磁共振双TW观测模式的测井响应机理;然后,利用全局搜索性能优良的遗传算法, 对核磁共振回波差数据进行了反演,计算出了流体的核磁弛豫性质及其体积;最后,以遗传算法的反演结果为初值, 利用阻尼最小二乘方法对双TW回波串进行更精细的反演,计算出了双TW的T₂分布、孔隙度和流体饱和度.理想模型的合成数据和实际测井资料应用表明,遗传算法与最小二乘方法相结合是一种行之有效的联合反演方法,能较好地实现核磁共振测井双TW观测数据的处理和流体评价.     

Shallow geology characterization using Rayleigh and Love wave dispersion curves derived from seismic noise array measurements

The local geology and shallow S-wave velocity structure of a site are recognized to be key factors for the increase in the damaging potential of seismic waves. Indeed, seismic amplitudes may be amplified in frequency ranges unfavorable for building stock by the presence of soft sedimentary covers over lying hard bedrock. Hence, microzonation activities, which aim at assessing the site response as accurately as possible, have become a fundamental task for the seismic risk reduction of urbanized areas. Methods based on the measurement of seismic noise, which typically are fast, non-invasive, and low cost, have become a very attractive option in microzonation studies.Using observations derived from seismic noise recordings collected by two-dimensional arrays of seismic stations, we present a novel joint inversion scheme for surface wave curves. In particular, the Love wave, the Rayleigh wave dispersion and the HVSR curves are innovatively combined in a joint inversion procedure carried out following a global search approach (i.e., the Genetic Algorithm).The procedure is tested using a data set of seismic noise recordings collected at the Bevagna (Italy) test-site. The results of the novel inversion scheme are compared with the inversion scheme proposed by Parolai et al. (2005), where only Rayleigh wave dispersion and HVSR curves are used, and with a cross-hole survey.