用遗传算法对自动控制系统数学模型寻优

探讨用遗传算法对数学模型进行优化。考虑到控制系统稳健性的要求 ,用遗传算法寻找出控制系统最佳稳定域 ,实现控制系统数学模型的寻优。阐述了用遗传算法求解问题的步骤和参数的取值 ,并用仿真实验对优化结果进行了检验。结果表明 :在控制系统数学模型的优化中 ,遗传算法具有其他算法无可比拟的优越性。     

基于可靠度理论的黄土高边坡优化设计

对黄土高边坡进行可靠性分析，应用数学原理和优化原理，建立了黄土高边坡的优化模型，对铜黄一级公路黄土高边坡进行分析验证。结果表明，该方法计算的结果与实际较接近．应用中易操作。     

形状误差圆柱度的优化计算

建立了简明的圆柱度数学模型，并采用优化方法进行求解，为圆柱度误差值的评定提供了较理想的计算方法。     

特殊条件下滑坡监测网的优化设计

滑坡是一种常见的地质灾害，对其监测、预报越来越受到人们的重视，但在一些特殊地区，特别是在一些山区，受地形和通视条件的影响，滑坡监测网的布设受到很大限制。这样就需对所布设的监测网进行质量分析和优化设计。从经济指标考虑，采用常规监测网与基准网的布设，有成熟的作业规程，但是由于区域条件的限制，测角监测网无法满足规范中对交会角条件的要求，另外鉴于高精度的测距仪测边精度很高，故该监测网观测方案首先采用测边交会。选取网中图形条件最差的两个点，对其在该方案下的点位精度、网形的内外可靠性以及灵敏度进行了理论分析和实际计算，根据计算结果显示个别边可靠性差的情况，分析了其原因。综合考虑经济指标和质量指标，提出了对观测方案的优化措施，在网形的关键部位加测角度，测角精度为2″．5，改进后的方案既保证了必要的点位精度和灵敏度，且网形的可靠性得到明显提高，对监测网进行优化设计是必要的和有效的。     

模糊物元分析在金刚石钻头综合评价中的应用

针对金刚石钻头综合评价中各指标的不相容性和模糊性,提出基于模糊物元分析的金刚石钻头综合评价方法.该方法将待评价金刚石钻头、评价指标及其特征值作为物元,根据专家经验和工程实际建立关联函数,通过计算综合关联度得到最优的金刚石钻头.用实例与模糊优化理论模型等进行了对比,得到了一致的结果.     

PSO-RBFNN模型及其在岩土工程非线性时间序列预测中的应用

岩土工程受力变形演化是一个典型的非线性问题,其演化的高度非线性和复杂性,很难用简单的力学、数学模型描述,但可用粒子群优化径向基神经网络对岩土工程应力、位移非线性时间序列进行动态实时预测。网络径向基层的单元数通过均值聚类法确定后,所有其它参数：中心位置、形状参数、网络权值,均通过粒子群优化算法在全局空间优化确定。工程实例应用表明,该模型预测结果准确、精度高,有良好的应用前景。     

济南岩溶泉域地下水水质监测

基于GIS手段,利用欧洲方法编制的济南泉域岩溶含水层易污性评价图显示,济南泉域岩溶含水层总体易污性强,地下水容易受到污染。结合泉域污染源调查结果以及地下水补给、径流、排泄系统与水质监测网的现状,设计了51个监测点组成的地下水水质监测网,其中地表水监测点6个,第四系孔隙水监测点8个,变质岩裂隙水监测点1个,泉水监测点4个,岩溶水水源地监测点6个,岩溶地下水监测点26个,并对其监测频率及监测内容进行了分析。     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.