这个脚本描述了一个 MATLAB 函数 `MASWaves_inversion`，它用于通过手动反演分析表面波色散曲线，特别是用于MASW（多道面波分析）方法。下面是该函数的主要目的、输入、输出和关键子函数的简单说明： ### 目的： `MASWaves_inversion` 用于通过比较理论的瑞利波相速度色散曲线和实验数据进行反演分析。该函数能够计算理论色散曲线，并评估理论与实验曲线之间的失配度，还允许用户在每次迭代后选择是否保存当前结果。 ### 主要步骤： 1. **计算理论色散曲线**： - 根据层模型的属性（包括 `h`、`alpha`、`beta`、`rho` 和 `n`），函数会计算瑞利波基阶模式的色散曲线，并且该曲线的波长与实验曲线的波长保持一致。 2. **绘制理论与实验曲线**： - 函数会将计算得到的理论色散曲线与输入的实验色散曲线进行对比，并绘制两者的对比图。 3. **评估失配度**： - 函数会计算理论色散曲线和实验曲线之间的失配度（误差），并输出该误差用于反演分析。 ### 输入参数： - `c_test`: 测试的瑞利波

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.

正演求得频散曲线，反演得到横波速度和厚度。

对层状介质中各弹性参数对频散曲线的影响进行了探讨,研究了vR-λR频散曲线拐点的变化情况,提出了应用人工神经网络反演瑞利波频散曲线的问题.针对3层固体介质模型进行了频散曲线的网络训练和网络反演,验证了方法的有效性.研究发现:介质的横波速度和介质层的厚度对频散曲线的影响较大,用拐点法对地层进行分层缺乏理论依据,利用人工神经网络的方法可对瑞利波频散曲线进行反演,但反演训练费时,精度也需进一步研究.

该程序是经典的层状介质面波频散曲线反演，可以应用于低频seismology和高频浅层面波频散曲线反演。