基于高階累積量方法和免疫遺傳的剩余靜校正研究.pdf

1、地震資料數(shù)字處理中的反射波剩余靜校正，其實質(zhì)就是在共炮點域或共中心點域內(nèi)計算相鄰道之間由于地表結(jié)構(gòu)引起的時間延遲，因此完全可以歸結(jié)為現(xiàn)代信號處理的時延估計。利用高階累積量作時延估計應(yīng)比常規(guī)的互相關(guān)方法時延估計具有更高的抗噪聲能力，這對于復(fù)雜地表條件下的低信噪比地震資料來說，無疑是最有效的方法。 本文針對常規(guī)地震數(shù)字資料中剩余靜校正方法存在的問題，提出了使用高階累積量對相鄰地震道間時延參數(shù)進行估計。對所提出的時延模型的求解實質(zhì)上是

2、一個多參數(shù)、非線性反演問題。針對啟發(fā)式搜索方法較常用的遺傳算法中存在早熟現(xiàn)象和收斂性能差等問題，結(jié)合人工免疫的優(yōu)點，將兩種算法有機的結(jié)合起來，提出采用了一種新的算法——免疫遺傳算法（Immune Genetic Algorithm）。采用的算法通過計算抗體之間的親和度來促進和抑制抗體的形成，既保留了全體中的較優(yōu)抗體又保證了抗體的多樣性，從一定程度上避免搜索進化的過早收斂，得到全局最優(yōu)解。 理論研究和計算機仿真實驗的結(jié)果表明，免疫