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摘要
针对传统粒子群算法反演面波频散曲线易陷入局部极值的问题，通过非线性的自适应惯性权重、引入压缩因子以及边界条件约束三种优化策略对该算法进行优化，提出一种杂交粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO)进行瑞雷面波频散曲线反演，提高了反演的精度、减少了反演的多解性。通过典型地质模型的无噪声、含噪声及多模态理论频散曲线反演，验证了该方法的有效性、抗噪能力和多模态频散曲线联合反演能力；与边界约束粒子群算法反演结果的对比分析表明，HPSO具有更高的反演精度；最后，对实测数据进行了反演，验证了HPSO的适用性。
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