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基于MPGA的复杂应力状态边坡稳定性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
极限平衡法在边坡稳定性分析中处于主导地位,该算法通常建立在一定的假设之上,没有考虑边坡土体的非线性应力-应变关系,不能用于未达到极限状态以及加固后边坡的稳定性分析。为了解决以上问题,将有限元计算与多种群遗传算法(MPGA)相结合,建立一种基于MPGA的复杂应力状态边坡稳定性分析通用模型,通过数值应力场求解安全系数,并为多种群遗传算法构建适应度函数;再利用多种群遗传算法为安全系数的计算提供滑移面。为了保证分析的高效、合理,根据滑移面发展趋势,动态产生初始滑移面,并增加一个滑移面约束条件。最后,通过均质边坡和软弱夹层边坡两个典型算例分析验证了该方法的合理性;通过分析土钉加固的软弱夹层边坡,证明了该方法可用于加固等复杂应力状态边坡的稳定性分析。 相似文献
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提出一种基于遗传算法的曲线化简方法。根据曲线化简问题的特点,设计了保证有效的交叉算子和局部寻优的分裂变异算子;针对固定遗传概率容易引起早熟的问题,设计了可根据个体适应度及种群整体状态自适应调节的遗传概率。试验证明:与传统化简方法相比,该方法能得到更优的化简结果;与基于现有典型遗传算法的曲线化简方法相比,该方法具有更好的全局收敛性。 相似文献
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几何光学交互遮蔽模型(GOMS)是一种重要的遥感前向模型,它较好解释了“热点”现象,具有较强的前向模拟能力。但由于其固有的非线性性,给反演带来困难。本文尝试采用近年来兴起的并行随机全局寻优算法-遗传算法对GOMS进行反演,并针对传统遗传算法的不足进行了改进。在使用相同先验知识的条件下,将该算法与目前最有效的约束非线性最优化确定性搜索算法-逐步二次规划法对GOMS模型的反演效果进行了比较,结果表明,逐步二次规划法搜索效率较高,但结果受初值的影响很大,初值选择不当,易收敛于局部最优解,而遗传算法具有全局最优的收敛效果,但局部搜索效率较差。在某些对精度要求不高,而对搜索效率要求较高的场合,可以采用遗传算法与确定性搜索算法相结合的混合遗传算法,以提高算法的搜索效率,获得较为满意的效果。 相似文献
86.
基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型 总被引:12,自引:3,他引:12
用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究。该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题。作为应用实例,以广西全区4月份平均降水作为预报量及前期500hPa月平均高度场,海温场高相关区作为预报因子,建立基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型。将这种方法与传统的逐步回归方法作对比分析,结果表明,该方法具有预报精度高,稳定性好的特点。 相似文献
87.
为提高测井岩性识别的精度,本文结合乌夏地区岩芯资料和测井数据,总结该地区砂砾岩测井响应特征,优选出声波、自然伽马、密度、中子孔隙度和电阻率等5条测井曲线参数作为训练和测试样本,通过遗传算法挑选出最佳的支持向量机核函数参数σ和惩罚因子C,建立支持向量机岩性识别模型。结果表明该模型实际数据预测总体符合率为81.6%,在识别准确率上与传统测井识别砂砾岩岩性方法相比都有明显提升。 相似文献
88.
滑坡预报的BP-GA混合算法 总被引:12,自引:3,他引:12
提出了滑坡位移预报的一种改进人工神经网络方法-ANN-GA法,与传统的人工神经网络方法相比,该方法加快一网络的学习速度,提高了滑坡位移的预报精度。同时它是一种面向数据的方法,适合于不同地区不同条件下滑坡的预报。两例滑坡预报平均相对误差分别为3.55%和1.93%,明显估于传统的BP算法(分别为11.35%和7.24%)及GP改进方法(分别为3.96%和2.65%),表明该方法具有科学性、可行性和有 相似文献
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采用分布于鄂尔多斯地块及其周缘的32个地震台站记录到的19次地震事件共487条数字化波形记录, 利用遗传算法反演得到了整个鄂尔多斯地块地壳内S波的三段几何扩散参数、S波非弹性衰减Q值随频率变化的关系式、32个台站的场地响应以及19次地震的震源参数. 计算结果表明, 鄂尔多斯地块地壳内S波非弹性衰减在1 Hz处的Q值比地质构造活跃地区的结果要大得多. 32个地震台站的场地响应在高频部分除个别台站外基本没有表现出明显的放大效应,但在低频区间部分台站之间有一定的差异. 19次地震事件的地震矩对数值与震级ML有很好的线性关系. 相似文献
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