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基于PSO&GA结合算法的地震子波估计
Seismic Wavelet Estimation via Improved Genetic Algorithm and Improved Particle Swarm Optimization
【摘要】 基于地震子波提取问题的多维性,提出一种将改进粒子群算法与改进遗传算法相结合的优化算法。结合二者的优点,该算法初期采用改进粒子群优化算法,然后将所得个体最好值作为改进遗传算法初始种群继续进行优化,得到最优结果。最后,将该方法应用于地震子估计问题,试验结果证明了该方法的有效性和实用性。
【Abstract】 A new method combining improved particle swarm optimization(PSO)with improved genetic algorithm(GA)is proposed to the multi-dimension of seismic wavelet estimation.According to the good velocity of PSO and the accuracy of GA,this new algo-rithm first adopts the improved PSO,then get the advanced results via GA.The effectiveness and superiority of the introduced method are demonstrated by experimental results of wavelet estimation.
【关键词】 子波估计;
粒子群优化算法;
遗传算法;
高阶累积量;
【Key words】 wavelet estimation; particle swarm optimization(PSO); Genetic Algorithm(GA); high-order cumulants;
【Key words】 wavelet estimation; particle swarm optimization(PSO); Genetic Algorithm(GA); high-order cumulants;
【基金】 国家高技术研究发展计划项目(2001AA630501)
- 【文献出处】 微计算机信息 ,Microcomputer Information , 编辑部邮箱 ,2007年25期
- 【分类号】P315.31
- 【被引频次】7
- 【下载频次】113