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21.
本文针对当今各国高层领导和科学家十分关注并大力倡导的“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等科学工程构建中遇到的大量的多源、多维、多类型、多时态、多精度并具有非线性特征的联合数据处理问题的特点,建立了一个广义非线性动态联合数据处理模型及其相应的广义非线性最小二乘模型。针对该模型规模大、维数高的特点,借鉴多变量函数寻优的“变量轮换法”或“因素交替法”的思想、结合无记忆牛顿法,建立了一个解算算法,该算法将大规模的优化问题分解为两个较低规模的优化问题进行解算,降低了问题的规模,借助无记忆牛顿法,减少了存储量,特别适合大规模问题的解算。 相似文献
22.
GPS精密星历的轨道内插方法比较 总被引：2，自引：1，他引：2
在高精度的GPS测量数据处理过程中,获取高精度卫星轨道是重要的环节,内插是获取任意历元的精密轨道信息的重要手段,对拉格朗日插值法、牛顿插值法、Neville逐次线性内插法和切比雪夫插值法的效果做了细致的比较,并在此基础上进一步探讨了短时间外推的效果。 相似文献
23.
利用常规气象观测数据、NCEP再分析资料和WRF4.0中尺度数值模式,对2019年12月8—15日新疆天山北坡出现的一次持续性大雾天气的成因进行分析。结果表明：此次大雾天气出现在500 hPa新疆脊控制、850 hPa暖中心维持、地面蒙古冷高压影响的环流背景下。雾开始和维持阶段,地面1 200 m存在逆温强度为0.9℃/100 m的强逆温层,为大雾的形成和维持提供了静力稳定条件;大雾一般出现在辐射降温最明显的傍晚前后;大雾天气出现后2 m气温和地面温度温差始终维持在5℃左右,地、气温差使地面积雪一直升华,为大雾天气持续提供了充足的水汽条件;近地层大气一直存在2.0 m/s以下的微风,形成的湍流维持了雾滴悬浮的平衡状态。当逆温层中上层出现6～10 m/s偏东风时,雾层厚度增加;中上层风速过大或地面～600 m风向一致时,雾减弱或消散。 相似文献
24.
云南省孟连西7.3级地震前跨断层形变反映 总被引：2，自引：0，他引：2
云南省孟连西７．３级地震前跨断层形变反映张兴华,宋金玲（云南省地震工程研究所,昆明６５０２０４）１９９５年７月１０日、１２日在滇西南孟连以西（北纬２２．１°东经９９．３°）连续发生Ｍｓ６．２级和７．３级强烈地震．１９９３年１月─１９９５年５月,云南中... 相似文献
25.
层状介质参数反演的混合最优化法 总被引：4，自引：4，他引：4
波动方程反演是典型的非线性反问题,本文提出了用混合最优化法反演层状介质参数。混合最优化法将广义模拟退火与局部最优化方法结合,能较好地利用两者的优点,在本文中,局部最优化算法采用线性迭代算法。通过数值结果表明反演方法的正确有效性。 相似文献
26.
利用高频天波返回散射反演电离层水平不均匀结构 总被引：2，自引：0，他引：2
高频天波返回散射探测作为重要的电离层探测手段,能够实现遥远区域电离层空间上的连续监测,探测获取的返回散射扫频电离图显示了探测频率-群路径-回波能量三者之间的关系.由于电离图包含了探测路径上的电离层状态信息,通过对其反演可以实时获取大面积范围的电离层参数.本文提出了一种基于解空间约束的返回散射前沿反演算法,能够重构电离层水平不均匀结构.针对反演非线性问题,采用Newton-Kontorovich方法进行求解,同时又引入了求解不适定问题的Tikhonov正则化方法,有益于解的稳定性和唯一性.利用模拟数据和实测数据分别对本文建立的算法进行了验证,并与Fridman和Fridman于1994年提出的反演方法进行了对比.结果表明,本文算法反演结果稳定,对返回散射前沿判读误差不敏感,与Fridman和Fridman 1994年方法相比,本文方法对电离层局部精细结构反演更加准确,具有较高的反演精度.本文提出的算法不但能够反演白天和夜间这种电离层较平稳时期的电离层状态,而且对于日出/日落时段等电子浓度分布变化较快情形下的电离层,也有很好的反演效果,表明了该算法在处理复杂多变的实际探测的返回散射电离图中的应用价值. 相似文献
27.
Mattia Aleardi 《Geophysical Prospecting》2020,68(9):2738-2761
Markov chain Monte Carlo algorithms are commonly employed for accurate uncertainty appraisals in non-linear inverse problems. The downside of these algorithms is the considerable number of samples needed to achieve reliable posterior estimations, especially in high-dimensional model spaces. To overcome this issue, the Hamiltonian Monte Carlo algorithm has recently been introduced to solve geophysical inversions. Different from classical Markov chain Monte Carlo algorithms, this approach exploits the derivative information of the target posterior probability density to guide the sampling of the model space. However, its main downside is the computational cost for the derivative computation (i.e. the computation of the Jacobian matrix around each sampled model). Possible strategies to mitigate this issue are the reduction of the dimensionality of the model space and/or the use of efficient methods to compute the gradient of the target density. Here we focus the attention to the estimation of elastic properties (P-, S-wave velocities and density) from pre-stack data through a non-linear amplitude versus angle inversion in which the Hamiltonian Monte Carlo algorithm is used to sample the posterior probability. To decrease the computational cost of the inversion procedure, we employ the discrete cosine transform to reparametrize the model space, and we train a convolutional neural network to predict the Jacobian matrix around each sampled model. The training data set for the network is also parametrized in the discrete cosine transform space, thus allowing for a reduction of the number of parameters to be optimized during the learning phase. Once trained the network can be used to compute the Jacobian matrix associated with each sampled model in real time. The outcomes of the proposed approach are compared and validated with the predictions of Hamiltonian Monte Carlo inversions in which a quite computationally expensive, but accurate finite-difference scheme is used to compute the Jacobian matrix and with those obtained by replacing the Jacobian with a matrix operator derived from a linear approximation of the Zoeppritz equations. Synthetic and field inversion experiments demonstrate that the proposed approach dramatically reduces the cost of the Hamiltonian Monte Carlo inversion while preserving an accurate and efficient sampling of the posterior probability. 相似文献
28.
29.
塔里木盆地航磁场分析与磁源体结构 总被引：3，自引：4，他引：3
本文研究塔里木盆地区域磁异常图的反演及磁源体结构.由于众多异常的叠加和反演固有的多解性,区域磁异常图的准确解释是非常困难的.三维欧拉反褶积是一种确定地质体位置和埋藏深度的自动定量反演方法,比较适用于计算区域磁异常源的埋藏深度.由于大型克拉通沉积盆地地层具有上新下老的规律性,将磁异常源分解为三个深度层次,圈定它们各自的分布区域,便可将它们与形成的地质作用及时代联系起来,为准确解释区域磁异常图提供可靠的依据.本文应用三维欧拉反褶积反演方法,计算出的塔里木盆地深度为2~5 km、5~10 km、10~20 km三个等级的磁异常源,它们与形成的地质作用及时代分别为: 中生代构造运动,海西期玄武岩侵位和太古代结晶基底的变质作用;圈定了它们各自的分布区域. 相似文献
30.
根据均匀半空间Rayleigh波相速度与介质剪切波速度之间的关系,对某一频率面波的影响深度内各层介质进行\"均匀\"化,使其等效于均匀半空间．并利用模型进行正演,以确定在这种均匀化的前提下,面波勘探深度与波长的关系．应用相匹配滤波技术从实测面波信号中分离出基阶Rayleigh波信号,对它进行多重滤波和叠加处理,精确地计算出5．0-30．0Hz之间的基阶面波相、群速度频散．使用\"均匀\"化的方法,从相速度频散曲线中获得反演的初始模型,利用群速度频散反演得到35m以上各土层的剪切波速度结构．结果表明,反演结果与钻孔资料较为吻合 相似文献