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改进遗传算法优化灰色神经网络隧道变形预测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前隧道变形预测方法的不足,该文提出了使用改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。改进遗传算法策略:在种群繁衍过程中根据个体的适应度进行排序,再将排序后的种群均分为3个部分,按照比例对3个部分进行选择,最后从适应度较大的部分中随机选取个体在重新补充到种群中。改进型遗传算法可以避免陷入局部收敛成功找寻全局最优解,提高收敛速度。该文利用实际隧道监测数据进行实验,验证改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。实验证明,改进型遗传算法优化灰色神经的隧道变形预测模型在进行隧道拱顶下沉量预测时有着更高的精度、更好的稳定性。 相似文献
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遗传算法在处理测量领域中的非线性问题时,算法中的种群数目大小、个体中的参数分量的数量以及参数的取值区间都会对算法的效率产生影响。针对基本遗传算法在处理非线性问题时,容易陷入局部最优值、速度慢、收敛区间小等问题,本文采用了一种新的交叉策略,并对变异算子中的变异步长作动态的自适应改变。最后通过实例解算验证了这种改进的遗传算法比基本遗传算法更加稳定、精度更高、收敛速度更快、收敛区间更大。 相似文献
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提出一种基于遗传算法的曲线化简方法。根据曲线化简问题的特点,设计了保证有效的交叉算子和局部寻优的分裂变异算子;针对固定遗传概率容易引起早熟的问题,设计了可根据个体适应度及种群整体状态自适应调节的遗传概率。试验证明:与传统化简方法相比,该方法能得到更优的化简结果;与基于现有典型遗传算法的曲线化简方法相比,该方法具有更好的全局收敛性。 相似文献
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带约束条件的自适应滤波及其在GPS定位中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
推导了约束状态下的卡尔曼滤波递推方程,采用不消去状态参数的方法,在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束状态方程推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程.表明采用带约束条件的滤波递推过程与一般卡尔曼滤波递推方程相似,只要对预报值及其协方差增加一项约束条件改正项即可,因此,在滤波计算上不需要做大的修改.还讨论了带约束条件的卡尔曼滤波的自适应算法,说明一般自适应滤波算法同样适用于带约束条件的滤波,因此在应用上非常便利.利用一组GPS动态定位数据中的伪距观测值进行计算分析,并以距离作为一个约束条件,结果显示约束条件对滤波结果的改善程度与约束条件和动态系统本身有关.对于一般卡尔曼滤波中因模型确定误差和动态目标突然加速而导致的滤波发散现象,如果增加约束条件的约束力较小时,同样会出现滤波结果偏离,因此,带约束条件的滤波同样需要考虑滤波的自适应性. 相似文献
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改进遗传算法及其在影像匹配中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对传统遗传算法的不稳定收敛问题和快速影像匹配本身的需要，提出了一种新的自适应算子概率遗传算法。其基本原理是杂交概率依选择的两父代染色体间的Hamming距离而自适应的变化，变异概率则依父代个体的适应度而自适应的变化。实验结果表明：与传统的遗传算法相比，本文提出的方法在速度和稳定性两方面具有明显的性能优势。 相似文献
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针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法. 在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性. 用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较. 结果显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51%、25%,速度提高约77%、39%,且能基本满足四等水准测量精度要求. 该方法在GPS高程拟合中具有可行性. 相似文献
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基于自适应遗传算法和改进BP算法的遥感影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了采用自适应遗传算法和改进BP算法相结合的混合算法来训练BP网络的方法，即先用自适应遗传算法进行全局训练，再用改进BP算法进行精确训练，以达到加快网络收敛速度和避免陷入局部极小值的目的。结果表明，该算法收敛速度快，分类精度较高。 相似文献
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在城市道路建设中，时常遇到某一直线与曲线相交的情况，本文用通过圆心求垂距的方法在野外使用小型计算器，计算其交点坐标及相应里程，计算简便，精度较高。 相似文献
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遥感图像的边缘信息包含了丰富的地物形状特征,边缘提取是图像分析的重要手段。本文在对简单遗传算法分析的基础上,对它的三个算子进行了部分改进,其中选择算子采用无回放余数随机选择,交叉算子采用非等概率融合单阈值单点交叉,并采用自适应改变的变异算子在保护最优个体的同时,加快较差个体的淘汰速度。把该改进的遗传算法用于遥感图像边缘阈值的选取中,与简单遗传算法相比,缩短了平均进化次数,且图像定位准确,边缘检测效果明显。 相似文献
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随着空间大地测量观测精度的提高，大地测量反演模型也更加精确细化，对反演算法也提出了更高的要求。针对球体分层位错模型断层参数反演问题，从反演参数的敏感性与相关性两个方面入手，分析了遗传算法在反演中的缺陷，提出了迭代最小二乘算法与遗传算法相结合的组合算法，利用模拟数据反演验证了算法的有效性。在遗传算法的断层参数反演中，断层的深度和滑距往往难以得到良好的结果，主要原因首先是上深度与下深度之间以及深度与滑距之间具有很强的相关性，其次是深度和滑距的敏感性相对来说也比较低。组合算法在各种倾角的断层上都取得了理想的反演结果，具有实用性。 相似文献
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分形分析中的无标度区确定问题 总被引：20，自引：1，他引：20
分形无标度区的求取是随机分形应用研究的前提和基础。介绍目前求解无标度区的几种方法并分析其优缺点，提出一种基于标准偏差的自适应方法。同时针对自然地形、遥感图像等特大尺度范围的情况，在该方法中引入遗传算法，应用遗传算法的快速寻优功能，加快标度区间的确定速度。将这些方法应用于地形分析中的分形参数提取实验，证明自适应方法能较为准确、可靠地提取分形参数；而加入遗传算法的改进方法，大大地缩短了无标度区间的搜索时间，为大尺度范围分形对象的特征值快速测量提供有力的支持。 相似文献
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针对具有多源信息、多目标、多约束条件特征的输电线路径选线问题，该文提出了一种耦合多源地理信息和改进遗传算法的输电线路智能选线算法。以输电线路智能选线为目标，综合考虑路径长度、地理综合成本、路径连贯性、规避障碍物等约束条件构建智能选线模型，在综合分析多源地理信息及输电线路设计规范基础上，采用地理信息技术栅格叠加分析方法和三角模糊数层次分析法获得地理综合成本；采用自适应交叉、变异算子改进传统遗传算法，合理控制搜索范围，有效避免局部最优。以贵州省遵义市东南部地区为实验区开展的实验结果表明：该文所提算法获得的输电线路径方案，不仅能缩短路径线路总长度，而且能够有效降低路径地理综合成本。研究结果验证了该文所提出模型的有效性和可行性，可应用于输电线路径的数字化、智能化选线工作。 相似文献
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高等级道路竖曲线的精确计算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文从竖曲线的严密计算公式入手,推导竖曲线上点的设计高程和里程的精确计算方法,分析和比较了近似公式和严密公式的差别及对设计高程和里程的影响,在道路勘测设计中用本方法可获得精确,方便,迅速的效果,建议取代传统的近似方法。 相似文献
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多传感器组合的方式可以较好地应对全球导航卫星系统信号被遮挡、干扰等情况下的导航定位问题,滤波方法是导航定位中将多源数据融合最常使用的方法之一。在滤波过程中,组合导航的系统噪声和量测噪声无法实时精确地测定,常通过自适应滤波的方法进行时间更新和量测更新的平衡解算。贝叶斯自适应滤波方法在很多时候具有较好的效果,但是和其他的自适应滤波方法一样,该类方法都需要进行自适应因子的选取。本文根据组合导航对于实时性要求及其闭环反馈的特殊性,在变分贝叶斯自适应滤波的基础上进行了算法的优化,给出了一种调节因子的动态计算方法,并以GNSS和惯性导航系统组合系统为例,通过模拟和实测试验进行验证。试验结果表明,本文算法不需要通过迭代计算的方法就可以获取高精度组合结果,提升了计算效率;对于真实的动态场景中,本文算法的调节因子动态自适应确定,结果更具有优越性。 相似文献
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基于计算智能的土地适宜性评价模型 总被引：22，自引：2，他引：22
将计算智能理论引入土地评价领域，构建了一个全新的土地适宜性评价模型。首先基于模糊逻辑和人工神经网络构造了一个模糊神经网络模型，然后采用改进的遗传算法进行训练，能够快速收敛到最优解，对初始的规则库进行修正，形成了一个自学习、自适应的评价系统。 相似文献
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针对目前概率积分法参数反演存在的问题,为了更加准确稳定地解算出概率积分法参数,在经典粒子群算法的基础上,引入自适应惯性权重以及模拟退火算法中的Metropolis准则,提出了一种基于P-SA-PSO算法的概率积分模型参数反演方法。论文通过仿真实验,与遗传算法(GA)、经典粒子群算法(PSO)以及加入自适应惯性权重优化的粒子群算法(P-PSO)进行对比分析,结果表明：新算法反演各参数的精确性、稳定性和收敛速度优于其他3种算法。将新算法引入工程实例中,进一步体现了新算法在反演概率积分模型参数上的可行性。 相似文献
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一种附约束的单频单历元GPS双差相位解算方法 总被引：8，自引：1，他引：8
在各类变形观测中，存在着2次观测的变形值不大及各种变形方向和大小可以比较精确预测等特点，可以把这些特征作为约束条件，对GPS单历元相位观测方程进行求解。基于以上几点，提出了一种含约束条件的单频单历元GPS相位求解算法和简单实用的模糊度搜索方法，本方法据观测值直接估计模糊度参数，并根据求出的模糊度估值进行搜索，还分析了最优解的获得和检验方法，最后用2个实例说明了该法的有效性和实用性。 相似文献