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Surface wave inversion with unknown number of soil layers based on a hybrid learning procedure of deep learning and genetic algorithm

引用

Earthquake Engineering and Engineering Vibration 2024年第2期23卷 345-358页

作者： Zan Zhou Thomas Man-Hoi Lok Wan-Huan Zhou Department of Civil and Environmental Engineering Faculty of Science and TechnologyUniversity of MacaoMacaoChina

Surface wave inversion is a key step in the application of surface waves to soil velocity ***,a common practice for the process of inversion is that the number of soil layers is assumed to be known before using heuristic search algorithms to compute the shear wave velocity profile or the number of soil layers is considered as an optimization ***,an improper selection of the number of layers may lead to an incorrect shear wave velocity *** this study,a deep learning and genetic algorithm hybrid learning procedure is proposed to perform the surface wave inversion without the need to assume the number of soil ***,a deep neural network is adapted to learn from a large number of synthetic dispersion curves for inferring the layer ***,the shear-wave velocity profile is determined by a genetic algorithm with the known layer *** applying this procedure to both simulated and real-world cases,the results indicate that the proposed method is reliable and efficient for surface wave inversion.

关键词： surface wave inversion analysis shear-wave velocity profile deep neural network genetic algorithm

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