基于事例推理技术的水库洪水调度研究与应用

将基于事例推理(CBR)技术应用到水库洪水调度中,提出了一种基于CBR的水库洪水调度模式和方法。利用关系数据库实现了洪水调度事例的表示、组织、索引和存储,并建立了水库洪水调度事例库。将遗传禁忌算法与最近相邻法结合起来,构建了基于遗传禁忌算法和最近相邻法相结合的混合检索算法,提高了事例检索的速度和质量。利用遗传算法对事例特征属性权重进行优化,采用多目标决策方法进行事例的优选,并给出了事例调整和学习的策略。最后,应用该方法开发了基于CBR的水库洪水调度系统,并给出了一个应用实例。基于CBR的水库洪水调度为水库洪水调度提供了一种简化知识获取、提高调度效率和质量、进行知识积累和重用的新的思路和方法。     

遗传算法及其在影像处理与分析中的应用

遥感影像处理与分析中的问题大多可转化为优化问题,而如何实现和改进优化技术的自动化与智能化水平,是摄影测量与遥感工作者一直追求的目标.本文在这方面进行了一些新的尝试,将智能科学范畴内的最新优化技术--遗传算法引入该领域中的优化问题求解,并就某些具体问题提出了一些新的思想和方法.     

自适应GA-BP优化方法进行高分辨率反演

本文提出了一种高精度的神经网络学习方法．由于BP神经网络受初值的影响较大,而遗传算法可以很快达到全局最优解附近．本文结合遗传神经网络和BP神经网络各自的优点,将两种算法混合．使得神经网络的收敛速度得到加快,精度得到提高,并对传统的混合方法作了一点改进．通过对波阻抗进行反演的实践,表明这种方法可以达到提高分辨率的效果。     

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。     

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.     

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。