貝葉斯框架下利用GPS數(shù)據(jù)反演震源參數(shù)的一種改進MCMC算法

摘要： 隨著機器軟硬件設(shè)施的飛速發(fā)展，貝葉斯算法在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用.在貝葉斯的框架下，以采樣方式的MCMC方法去求解震源參數(shù)問題時，馬爾科夫鏈的收斂對于得到合理正確的震源參數(shù)至關(guān)重要.基于此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，改進了MCMC方法的隨機步長生成方式，使其隨機步長整體符合正態(tài)分布；并考慮到初值對馬爾科夫鏈的收斂至關(guān)重要，提出以非線性啟發(fā)式搜索算法結(jié)合貝葉斯框架下的MCMC算法共... （共19頁）