Inversion of Gravity Anomalies by a Hybrid Metaheuristic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we introduce application of a hybrid algorithm (DE/PSO) to estimate the model parameters from residual gravity anomalies due to some simple geometrical bodies. This algorithm combines differential evolution (DE) and particle swarm optimization (PSO). To investigate the performance of the hybrid algorithm, test studies were carried out using synthetic and field data sets. The synthetic data sets include noise-free and noisy synthetic anomalies. Two published gravity anomalies from Cuba and Canada were used as the field data. In the hybrid algorithm, DE and PSO yield [premature] solutions separately and share their best solutions during an iterative process. An openly accessible metaheuristics package (NMOF) in R programming environment was used to implement the hybrid algorithm. Through simulations using synthetic anomalies, DE/PSO algorithm was successful to provide improved results. In comparison to the solutions from the single algorithms (DE and PSO), the DE/PSO algorithm shows more effectiveness in terms of accuracy and convergence. The true model parameters of noise-free and noisy synthetic gravity anomalies were recovered well by the hybrid algorithm. The results of inversion for the field examples are characterized by low residual values between the observed gravity anomalies and the calculated ones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».