Optimization techniques for integrating spatial data

Two optimization techniques ta predict a spatial variable from any number of related spatial variables are presented. The applicability of the two different methods for petroleum-resource assessment is tested in a mature oil province of the Midcontinent (USA). The information on petroleum productivity, usually not directly accessible, is related indirectly to geological, geophysical, petrographical, and other observable data. This paper presents two approaches based on construction of a multivariate spatial model from the available data to determine a relationship for prediction. In the first approach, the variables are combined into a spatial model by an algebraic map-comparison/integration technique. Optimal weights for the map comparison function are determined by the Nelder-Mead downhill simplex algorithm in multidimensions. Geologic knowledge is necessary to provide a first guess of weights to start the automatization, because the solution is not unique. In the second approach, active set optimization for linear prediction of the target under positivity constraints is applied. Here, the procedure seems to select one variable from each data type (structure, isopachous, and petrophysical) eliminating data redundancy. Automating the determination of optimum combinations of different variables by applying optimization techniques is a valuable extension of the algebraic map-comparison/integration approach to analyzing spatial data. Because of the capability of handling multivariate data sets and partial retention of geographical information, the approaches can be useful in mineral-resource exploration.     

浅埋大跨小净距隧道断面形态及合理间距的优化研究

对于大跨度小净距隧道而言,合理扁平率及双洞间距的设计对于节约成本,提高隧道线型规划具有至关重要的作用,因此,优化大跨度小净距隧道的扁平率及其间距是隧道设计施工面临的关键问题。利用大型有限元分析软件ABAQUS的标准设计语言Python编程,对某拟建大跨度小净距隧道不同扁平率及其间距进行参数化设计;采用精确罚函数法以及Nelder-Mead优化算法相结合的有限元优化分析计算程序,以隧道开挖面积、围岩塑性区、地表沉降和拱顶下沉等作为优化目标值,对建立的参数化模型进行计算,提出依托工程条件下扁平率及间距的最优组合。研究方法和成果对推动大断面小净距隧道的发展和应用具有重要的现实意义。     

Otsu多阈值算法推广实现

遥感图像处理中的地物分割是分析和解译遥感图像的必要环节。本文分析了Otsu算法进行阈值分割的原理和有效性,针对Otsu多阈值分割算法计算效率低的缺点,提出了用Nelder-Mead单纯形法对Otsu的多阈值分割进行优化。将优化的Otsu算法与传统方法进行了比较,从理论分析和实验结果来看,此方法不仅能获得与传统方法分割一致的结果,而且应用到大尺寸遥感图像的多阈值分割中大大提高了分割效率。     

基于人工蜂群算法一逐步回归模型的大坝变形监测

在大坝变形监测统计模型研究的基础上,针对传统大坝变形监测回归模型存在的不足,将逐步回归模型与智能优化算法相结合,提出．了一种基于人工蜂群算法一逐步回归分析的大坝变形监控模型。该模型以逐步回归方法为基础,利用相关性分析、多重共线性分析等方法对观测数据进行处理,进而对大坝回归模型的荷载集变量进行筛选和评价,并将改进的人工蜂群算法引入回归模型分析,对荷载集系数进行优化和重新评估。人工蜂群算法是一种新型的群体智能优化方法,具有全局智能性搜索、鲁棒性强等优点,将其引入大坝安全监控建模领域,同时为改进人工蜂群算法的局部搜索性能,引入了单纯形操作算子。实例分析表明,与同类模型相比,所提出模型在一定程度上改善了拟合效果,达到了简化模型、提高拟合精度和增强模型预测能力的目的。     

大岗山水电站地下厂房区初始地应力场Nelder-Mead优化反演研究

初始地应力是大型地下洞室群设计与施工所要考虑的重要因素之一。结合大岗山水电站工程地质条件以及实测地应力资料,分析了地下厂房区初始地应力的影响因素,建立了基于侧压力系数的三维地应力反演模型,提出Nelder-Mead法与有限元联合反演法,将有限元程序作为一个单独模块嵌入到Nelder-Mead算法程序中,对建立的地质概化模型进行计算,以实测点地应力值与计算应力值建立精确罚函数误差模型,进行优化逼近分析。通过实测点的计算应力值与现场实测值的比较,从而获得地下厂房区初始地应力场较为合理的分布规律,为水电站开挖模拟及长期稳定性分析提供了合理的初始条件。