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从背景噪声中提取瑞雷波频散曲线并通过反演获得地下横波速度结构已被广泛应用于大尺度的地下结构探测和小尺度的工程勘探中.基于频散函数的反演目标函数可以有效解决多阶模频散曲线联合反演的模式误判问题, 然而其广泛分布的局部极值导致更为严重的多解性, 在大范围的参数搜索空间下很难获得最优解, 需要搭配全局搜索性能强的优化算法.本文提出局部优化粒子群算法(PSOG), 通过粒子迭代过程中引入局部优化方法提高种群多样性, 避免陷入局部极值并加快收敛速度.为验证新算法的有效性, 结合基于久期函数的目标函数对理论合成数据进行反演, 结果表明, 局部优化粒子群算法比传统算法的稳定性与准确性都有显著提高.处理了上海苏州河地区的背景噪声数据, 成功地对古河道切割造成的软弱层进行成像.PSOG算法与新型反演目标函数的结合在背景噪声勘探的工程应用上具有巨大潜力.

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