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摘要
瑞利波在工程勘察领域应用广泛，通过反演瑞利波频散曲线可有效地获取地层信息，但频散曲线反演中传统全局优化算法存在收敛速度慢、收敛精度低和易早熟的问题。对此，本文引入一种新的全局优化算法——正余弦算法(SCA)进行瑞利波频散曲线反演研究。SCA基于正余弦函数数学性质，应用多个随机参数和自适应变量调整寻优过程中的探索和开发能力，在获得高精度解的同时还保证了收敛速度以及稳定性。首先利用4个不含噪声模型验证了SCA用于频散曲线反演的可行性；随后往模型中加入15%的随机噪声说明了SCA具有较强的抗干扰能力；接着将SCA与粒子群算法(PSO)进行对比，证明了SCA反演频散曲线能得到高精度和高稳定性的解；最后用冰岛Arnarb?lidi和美国怀俄明地区的地震数据检验SCA处理实际数据的能力。理论模型试算与实测资料分析的结果表明，SCA具有快速、高精度、稳定、实用性强的特点，可有效地应用于瑞利波频散曲线的定量解释。
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