针对目前线性化和非线性化算法在面波频散曲线反演中的局限性问题,分析了一种新的非线性全局优化算法——粒子群算法(PSO)及其基本原理和算法流程,并且采用了细化分层理论与粒子群算法相结合的方法,在求解横波速度结构的基础上,分别对四层速度递增理论模型和野外实测数据进行了反演试算.实验结果表明:频散曲线反演拟合效果较好,粒子群算法表现出了全局寻优特点.研究结论初步验证了粒子群算法在面波频散曲线反演中的可行性与有效性.

RSS 代码促进了真正的顺序蒙特卡罗采样方法，以实现自适应不确定性分析，同时仍然实现显着的方差减少。 该方法详细描述于： Shields, MD、Teferra, K.、Hapij, A. 和 Daddazio, RP “用于基于蒙特卡罗的高效不确定性量化的精细分层抽样。” 可靠性工程和系统安全。 142：310-325。