基于遗传算法的多光谱影像非监督训练分类系统

本文将遗传算法（GA）应用于非监督训练,提高了遥感数据的分类精度。遗传竞争学习算法（GA-CL）综合了遗传算法和简单的竞争学习算法,可用于改进非监督训练的结果。遗传算法在典型样本聚类的过程中可以避免得到局部最优值。Jeffries-Matusita（J-M）距离法是通过统计测量两个训练类别之间的分离度,可用于评价这种算法。将此算法应用于TM数据的结果显示,遗传算法改进了简单的竞争学习算法,与其他非监督训练算法相比,其提供了K-均值,GA-K-均值和简单的竞争学习算法。     

Inverse analysis of weak and strong motion downhole array data from the Mw7.0 Sanriku-Minami earthquake

A hybrid optimization scheme, comprising a genetic algorithm in series with a local least-squares fit operator, is used for the inversion of weak and strong motion downhole array data obtained by the Kik-Net Strong Motion Network during the M_w7.0 Sanriku-Minami Earthquake. Inversion of low-amplitude waveforms is first employed for the estimation of low-strain dynamic soil properties at five stations. Successively, the frequency-dependent equivalent linear algorithm is used to predict the mainshock site response at these stations, by subjecting the best-fit elastic profiles to the downhole-recorded strong motion. Finally, inversion of the mainshock empirical site response is employed to extract the equivalent linear dynamic soil properties at the same locations. The inversion algorithm is shown to provide robust estimates of the linear and equivalent linear impedance profiles, while the attenuation structures are strongly affected by scattering effects in the near-surficial heterogeneous layers. The forward and inversely estimated equivalent linear shear wave velocity structures are found to be in very good agreement, illustrating that inversion of strong motion site response data may be used for the approximate assessment of nonlinear effects experienced by soil formations during strong motion events.     

水库多目标供水调度规则研究

已有的水库供水调度规则研究偏重于单一目标供水,对于有着不同优先级和保证率的多个供水目标的研究不足.设计了一种水库多目标供水的调度规则,该规则能分别处理不同的供水目标,保证各项用水不发生深度破坏,在此基础上寻求累积缺水最小的调度目标.一种混合模拟和遗传算法的模型被用来对该规则的参数进行优化,在搜索规则最优参数组合的过程中遗传算法显示出很好的优化性能.实例研究检验了提出的供水调度规则的合理性.     

一种数字高程模型生成系统的研究

叙述了多种来源的地形矢量数据用有限元法、辐射搜索法内插建立ＤＥＭ的方法,并介绍了概括算法模型建立“数字高程模型生成系统”的组成以及各个部分的功能。     

现代测量数据绘制技术研究

介绍完成几何数据至图像数据的转变的有关算法 ,并讨论了体绘制技术的理论和方法 ,为最终实现测量数据可视化提供了技术基础。     

框架预应力锚杆边坡支护结构稳定性分析

以极限平衡理论及框架预应力锚杆边坡支护结构的滑动面破坏模式为基础,采用毕肖普法,并考虑竖向条间剪力对滑移面抗剪强度的影响,建立了边坡最危险滑移面的搜索模型,并推导了稳定系数的求解公式。运用遗传算法对支护结构最危险滑移面进行动态搜索和确定,计算其稳定性系数。该方法避免了在优化设计中陷入局部最小值的缺点,更具有有效性和准确性。     

遗传模拟退火算法在边坡稳定分析中的应用

利用遗传模拟退火算法结合瑞典圆弧法,寻找最危险滑裂面进行边坡稳定分析。对构造数学模型、确定计算步骤、选取参数等方面作了一定的研究。通过实例计算,结果令人满意。     

基于薄层单元法主动土压力计算的复合遗传算法

作用于挡土墙侧土压力的计算一直沿用经典的土压力理论,其土压力分布沿墙高呈直线分布,但实践证明它们与实际情况不符。在已有研究成果的基础上,为提高计算精度,假定挡土墙后土体潜在滑裂面为由对数螺线面和平面组合而成,根据挡土墙后土体薄层单元的极限平衡条件推导出土压力的计算公式。由于土压力计算值与滑裂面的位置有关,为寻找潜在最危险滑裂面,在简单遗传算法中引入复合形搜索法得到一种高效的复合形遗传算法,并将其用于墙后填土潜在最危险滑裂面搜索和相应主动土压力计算。最后,对室内模型挡墙和现场实际挡墙后填土土压力进行了分析计算,计算值与实测值吻合很好,这表明该方法不仅可行,而且可靠。     

利用温度全局优化法探测堤坝多重集中渗漏

利用地温探测堤坝工程中的多重集中渗漏通道位置是一种反问题,为取得全局最优解及突破现有方法的局限性,采用不同优化算法相互配合的温度全局最优化方法,以达到有效准确探测显著集中渗漏通道的位置。结合各算法优势及目标函数不连续性等特点,选用全局搜索(GS)、多初始点(MS)及遗传算法(GA)3种方法联合补充优化。首先利用GS搜索局部最优点; 然后结合目标函数不连续点及上述局部最优点,人工增加MS优化起始点进行多初始点优化; 最后依据上述局部解,利用GA混合算法优化,从而有效提高全局最优化的概率。根据堤坝工程集中渗漏通道低温补给的特点,对优化目标函数进行了具有特定物理意义的修正; 为减少每次迭代的优化参数,基于温度测试精度提出分步优化方法,根据温度或修正目标函数残差吸引盆特征确定某步优化的集中渗漏数量; 由修正残差与温度测量精度相对大小确定优化是否终止,对应修正残差最小的优化结果为集中渗漏通道位置的真实解。结合工程实例,计算了某水库左坝肩的多重集中渗漏通道位置,分步优化了两个主要的集中渗漏位置,直接法优化3个集中渗漏位置。文献及工程实践证明了该法的正确性及有效性,为了堤坝等水利工程岩土体的集中渗漏整治提供了科学依据。