基于三维数据的微粒群反演汶川地震同震滑动

采用2008-05-28汶川大地震的GPS三维同震形变数据,运用微粒群算法,结合位错理论模型,反演龙门山断裂的三维滑动速率。结果表明,龙门山主山前边界大断裂、龙门山后山大断裂、龙门山主中央大断裂均呈现逆冲特征,其中,龙门山主中央大断裂还具有右旋走滑趋势;龙门山主中央大断裂的滑动速率最大,且断层的滑动速率与地表同震位移具有同步响应特征。     

基于PSO-LSSVM的局部海洋三维地磁场建模方法

局部海洋地磁场模型可以为水下地磁匹配导航与磁性目标探测等工作提供高精度的海域地磁背景场数据。针对目前区域地磁场模型构建方法中未考虑到高度或深度变化的影响,截断阶数难以确定及存在边界效应等问题。根据海洋磁力测量的特点,顾及磁测点高度数据,引入粒子群优化的最小二乘支持向量机法(PSO-LSSVM)构建局部海洋三维地磁场模型。在仿真与实测数据建模试验中,与Taylor多项式法、BP神经网络法及曲面样条函数法比较,结果表明,无论是在地磁变化平缓区还是复杂区,PSO-LSSVM法的建模精度均是最高的,建议在局部海洋地磁场模型构建中采用。     

Land-use spatial optimization based on PSO algorithm

The optimization of land-use spatio-structure is one of the most important areas of land use management;constructing a spatial optimization model that is based on the micro spatial unit in a bottom-up mode plays an important role in coupling the quan-tity structure and spatial structure effectively.The objective of this research is to develop a land use spatial optimization model based on particle swarm optimization to make spatial decision in land use management.The model is implemented using real data-sets to emulate the process of spatial structure optimization in order to get the best landscape pattern under the control of decision environments.Simulation results revealed that the particle swarm optimization model has the ability to utilize the quantity and spa-tial structure.Furthermore,the result demonstrated that it can be used to stimulate the landscape pattern in designing the appropriate optimization environment,which could land quantity target to the basic spatial units effectively and provide appropriate spa-tio-structure for regional land use space layout decision making.     

GPS重力数据的粒子群算法联合反演断层三维滑动速率

联合反演是解释地球动力问题的有力手段,本文利用近年来发展的新优化算法-粒子群算法结合位错理论模型,比较了模拟数值的联合反演与单一数据反演的结果.并采用青藏高原东北缘2001-2004年间的GPS数据,及2003 -2004年间的重力数据,对皇城-塔尔庄断层的三维滑动速率进行了附有相对权比的联合反演计算.结果表明,多种数...     

卫星重力测量数据反演中国西部地壳水平运动速率

在固定的坐标系下,讨论了直立长方体水平运动与其外部的重力场变化之间的关系,建立了地壳水平运动与地球外部重力场变化的数学模型。根据此模型,并参考直立长方体大小以及地形等因素,用2003～2008年GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)卫星数据计算地球外部重力场变化,基于PSO算法(ParticleSwarm Optimization Algorithm)反演中国西部地区地壳水平运动速率。反演结果表明:中国西部地壳水平运动具有整体由南向北、且伴有向东运动的特征;地壳水平运动表现为不均匀,除昆明区域(地壳由北向南运动)外,在南北方向上地壳水平运动速率具有从南向北逐渐递减的趋势。青藏高原南北方向运动速率为10～35 mm/a,东西方向运动速率1～25 mm/a;塔里木盆地南北方向运动速率5～15 mm/a,东西方向运动速率4～7 mm/a。     

基于粒子迁徙的粒群优化算法及其在岩土工程中的应用

受自然界物种迁徙的启发,提出了一种新的改进的粒群优化算法(MPSO)。算法初始化时,将粒子随机地划分为若干个子粒群,每个子粒群按照给定的策略独立演化,在演化中的指定时段进行粒子的随机迁徙和自适应变异,以保持整个种群的多样性,避免早熟收敛。基准测试函数的计算结果表明,MPSO算法的性能优于其他几种改进算法。堆石体幂函数流变模型,参数较多,具有很强的非线性,将MPSO算法应用到堆石体幂函数流变模型的参数反演中。计算结果表明,利用反演的流变模型参数计算的坝体流变变形与实测变形在发展规律和数值上均比较吻合,证明MPSO算法在多参数、强非线性的复杂模型参数反演中的优越性。     

基于AF-PSO求解缓和曲线非线性方程组

在线路测设工程中,根据缓和曲线内外侧地面点的实测坐标,推导出曲线非线性方程,解算出对应的曲线长具有一定的实际意义。针对传统牛顿迭代解法计算量大,对形式复杂方程不适用等问题,提出一种基于人工鱼群和粒子群的协同优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,发挥两者的优越性。实例表明,人工鱼群和粒子群协同优化算法可以很好地应用到缓和曲线非线性方程组的求解中,且收敛速度快,求解精度高。     

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优化背景值的非等间距线性时变参数GM(1,1)幂模型在变形监测中的应用

为弥补传统GM(1,1)幂模型背景值等权构造的缺陷,针对原始变形序列的非等距振荡特征构建背景值加权优化的非等间距线性时变参数GM(1,1)幂模型,并采用具有全局优化特性、收敛速度快的粒子群算法求解模型的幂指数和背景值权重。以2组矿区监测点累积沉降观测数据为例进行沉降分析与预测,结果表明,本文模型的平均绝对百分比误差分别为2.33%和4.70%,预测误差分别为2.10%和6.38%,计算结果均优于其他3种模型。工程应用表明,优化模型在小样本非等距振荡序列应用中具有优越性,适用于地表沉陷的短期预测与时变分析。     

全空间条件下矿井瞬变电磁法粒子群优化反演研究

煤矿井下矿井瞬变电磁法(MTEM)探测中,电磁场呈全空间分布,全空间瞬变电磁反演是复杂的非线性问题,目前反演计算中全空间响应主要由半空间响应乘以全空间响应系数来得到,导致反演结果中顶板和底板异常(或前方和后方异常)叠加在一起难以分离,造成分辨率下降.论文提出采用粒子群优化算法(PSO)进行全空间MTEM反演,通过理论分析,在常规的粒子群算法基础上提出了一种新的进化公式改进策略,提高了粒子群算法的寻优能力.基于全空间瞬变电磁场理论,编写了粒子群算法反演程序,进行全空间条件下五层含巷道的复杂模型的反演计算.结合某矿井巷道顶板、底板岩层及断层含水性的探测实例,对实测数据进行反演计算和解释,探测结果得到钻探证实.研究表明,改进的粒子群优化算法对理论模型和实际资料的反演拟合程度较高,实现了矿井顶板、底板视电阻率异常的分离,提高了全空间瞬变电磁勘探资料的解释精度和分辨率.