一种基于F-J线性-非线性模型解的迭代最小二乘方法
基于贝叶斯理论的线性与非线性模型反演方法(Fukuda-Johnson,F-J)已广泛应用于地球物理模型的线性-非线性参数反演.但F-J方法的反演结果可能受马尔可夫链蒙特卡洛采样(Markov chain Monte Carlo,MCMC)经验参数选择的影响,而反复调试合适的经验参数需耗费大量计算时间.对线性与非线性模型进行线性化后,也可以利用迭代最小二乘方法反演,但该方法难以选择合适的初始值.为提高参数反演计算效率和避免参数初值选择影响,提出了一种以F-J方法模型解为初始值的迭代最小二乘方法.该方法只需计算一次F-J方法模型解和有限次最小二乘迭代,既提高了F-J方法的反演效率,又能获得迭代最小二乘全局最优解.针对模拟数据实验和实际数据算例,分别采用F-J方法、随机生成初始值的迭代最小二乘方法和以F-J方法结果为初值的迭代最小二乘方法进行参数反演.结果 表明,直接使用F-J方法时,MCMC采样参数会影响反演结果;直接进行迭代最小二乘反演时,初始值选取不当会导致迭代无法收敛到正确的结果;以F-J方法的结果作为迭代最小二乘方法的初始值进行反演,可以充分发挥F-J方法的全局最优性和迭代最小二乘方法计算量小、稳定性好的优势.
线性-非线性模型、贝叶斯理论、马尔可夫链蒙特卡洛、迭代最小二乘、震间形变模型、Mogi模型
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P228;P207(大地测量学)
国家重点研发计划;国家自然科学基金
2020-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1816-1822
