卫星激光测距望远镜指向误差研究

基于长春SLR站和武汉流动SLR站的6组观测数据,研究了卫星激光测距指向误差的分布特性,提出用遗传算法将观测样本数据分组后利用转台模型建模。结果表明:高度误差和方位误差具有规律性;模型输出的指向误差的残差不一定符合正态分布;遗传算法能提高模型的精度。     

煤矿矿震定位中异向波速模型的构建与求解

针对煤矿上覆岩层层状赋存和离层带的特点,构建矿井尺度的微震监测系统异向波速模型,模型中波速向量由地面探头速度与井下探头速度组成.研究了在只有强矿震信号和混有爆破信号两种条件下,以到时残差最小为目标和震源定位误差最小为目标的两种求解模型,模型求解选用具有全局寻优特性的遗传算法与CMEAS算法结合的混合算法.现场实际应用得出,只使用爆破信号的到时残差法最优,混有强矿震信号的到时残差法其次;与爆破信号定位所用的统一简化波速模型相比,震源定位误差大幅度降低.在此基础上进一步减低定位误差,还需从微震台网的优化布设方面解决.     

云南地区中小地震静力学和动力学参数定标关系

Source spectra for moderate and small earthquakes are obtained after removing the path effect, site effect, and instrument response, etc. in the observed S-wave spectra. Based on the Brune source model...     

基于遗传算法和统计学的电阻率测深二维反演研究

本文介绍了一种以遗传算法和统计学为基础的反演方法,该方法利用一维反演结果的统计学特征确定地层电性结构并设计初始模型,使用遗传算法修改模型,经过二维有限单元法正演达到拟合误差最小,从而完成电阻率测深数据的二维反演.这个方法的优点在于不需要解大型线性方程组,降低计算量,先判断地层电性结构,反演后给出用地电断面表示的直观的解释结果.理论模型试算和模型实验证明该方法效果较好.     

GA-BP神经网络在罗源湾口波浪模拟研究中的应用

由于BP神经网络存在收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,引入遗传算法(GA)对网络的权值和阈值加以优化,并采用不同组合的输入因子和样本数,对福建省罗源湾口的波浪进行模拟研究.对输入因子的分析结果表明,研究区域的波浪主要受台湾海峡波浪传播影响,与局地气象因子(风速、风向、海气温差)的相关性较弱.训练样本试验表明,30 d以上的波浪历史数据可使GA-BP神经网络充分学习研究区域的波浪特征,从而实现对波浪要素的高精度模拟.模拟结果显示,对春、夏季实测波浪数据的模拟效果均很好,其中相关性分别为0.967和0.938,均方根误差分别为0.112 m和0.107 m,表明GA-BP神经网络在近岸波浪模拟预报中有较广阔的应用前景.     

泥石流堆积物质释光退火机制研究进展

采集云南东川蒋家沟泥石流源区、流通区、堆积区泥石流堆积物,利用热释光技术测定泥石流物质的残积热释光剂量,进行泥石流物质的释光退火机制研究.研究表明:泥石流物质释光本底值依源区、流通区、堆积区明显降低,其在运动过程中发生了明显的退火现象,进行泥石流的热释光测年是可行的,尤其对于低频泥石流堆积,释光测年的准确性更高.但泥石流物质的退火并不充分,需要进行本底值的矫正,相关机制需要进一步研究.     

内蒙古地区场地响应区域特征分析

本文以内蒙古地区台站分布、地质构造和地震活动性为基础,将内蒙古的大部地区划分为三个研究区域分别进行了场地响应研究。对近几年积累的大量ML≥3.0级以上地震,共计39个台站记录到的124次地震事件的785条波形,根据S波的观测振幅谱,采用遗传算法分别反演了三个区域的介质非弹性衰减系数和台站场地响应,并对其进行了讨论。本文得到的介质衰减模型和台站场地响应,将对台网测定ML震级需要考虑的量规函数、台站校正值等提供重要参考。研究结果表明:除个别台站存在场地放大或缩小的响应外,绝大多数台站的场地响应表现出一定的区域性特征;西部区域(除极个别台站外)对高频存在明显衰减;中东部区域对整个频段的反映都比较稳定;东部区域对整个频段存在明显放大,这与该区域覆盖层厚度大相吻合。     

基于MPGA的复杂应力状态边坡稳定性分析

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。     

基于GA-PSO算法的冻土本构模型参数识别

遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。     

结合模糊分割和遗传算法的航空影像车辆提取方法

利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路-车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。