Do tính chất không đơn trị của nghiệm toán học, việc lựa chọn mô hình phù hợp để mô phỏng dữ liệu quan sát luôn gặp nhiều khó khăn. Để khắc phục vấn đề này, công trình nghiên cứu đã đề xuất sự kết hợp giữa phép biến đổi wavelet liên tục (CWT), sử dụng hàm wavelet phức Farshad–Sailhac, với thuật toán tối ưu Marquardt nhằm nâng cao độ chính xác trong quá trình mô hình hóa. Phương pháp được áp dụng cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, nơi có đặc điểm địa chất phức tạp và nhiều nguồn gây dị thường từ trường. 

Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp kết hợp này cho phép xác định hiệu quả các tham số quan trọng của nguồn dị thường như vị trí trên mặt phẳng, độ sâu, hình dạng, kích thước ba chiều và vector từ hóa dư. Việc sử dụng biến đổi wavelet giúp phân tích tín hiệu ở nhiều thang đo khác nhau, từ đó làm nổi bật các đặc trưng của nguồn gây dị thường, trong khi thuật toán Marquardt hỗ trợ tối ưu hóa quá trình tìm nghiệm với sai số nằm trong giới hạn cho phép. Sự kết hợp này không chỉ cải thiện độ tin cậy của mô hình mà còn giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào giả định ban đầu.

Tổng thể, công trình nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của phương pháp tích hợp giữa wavelet và thuật toán Marquardt trong việc giải bài toán ngược địa vật lý, đồng thời cung cấp những luận giải hợp lý về bản chất địa chất của các nguồn gây dị thường từ trong khu vực nghiên cứu. Kết quả đạt được góp phần nâng cao hiệu quả ứng dụng các phương pháp địa vật lý trong khảo sát và đánh giá tài nguyên tại Việt Nam.