%0 Journal Article
%T 基于MCMC的叠前地震反演方法研究
%A 张广智
%A 王丹阳
%A 印兴耀
%A 李宁
%J 地球物理学报
%P 2926-2932
%D 2011
%R 10.3969/j.issn.0001-5733.2011.11.022
%X 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法[1].它在贝叶斯框架下,利用已有资料进行约束,既可使最优解满足参数的统计特性,又通过融入的先验信息,提高解的精度;寻优过程可跳出局部最优,得到全局最优解.利用MCMC方法,可以得到大量来自于后验概率分布的样本,不仅可以得到每个未知参数的估计值,而且可以得到与之相关的各种不确定性信息.此外,由于算法并不是利用有单一最优解的目标函数,所以结果对初始值的依赖不强.通过对简单一维层状介质模型的处理,和实际资料的应用,说明利用基于Metropolis-Hastings算法的MCMC方法进行地震反演,通过对解空间的随机搜索能够得到较好的效果.
%K 非线性反演
%K MCMC
%K 叠前地震反演
%K Metropolis-Hastings算法
%U http://manu39.magtech.com.cn/Geophy/CN/abstract/abstract8234.shtml