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二维扩散输移问题的一种新的有限体积算法 总被引：1，自引：0，他引：1
从空间离散格式上比较了有限元格式与有限体积格式的异同处,证明有限体积格式是有限元格式的一种特例,有限元格式也是一种守恒型格式。并根据有限元格式与有限体积格式的比较,提出了一种新的高精度、稳定性好的有限体积格式。通过模拟非定常的纯对流方程和二维对流扩散方程,证明了有限体积格式的优点。 相似文献
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为提高新安江模型的汇流计算精度并减少经验因素对参数率定的影响,将新安江产流模型与改进的BP汇流模型相耦合,建立XBK(XAJ-BP-KNN)模型。该模型以前期模拟流量和新安江产流模型计算的产流量作为BP网络的输入,出口断面流量作为网络输出,拟合汇流的非线性关系,代替新安江模型的分水源、线性水库及河道马斯京根法的汇流计算;采用相似原理和K-最近邻算法,基于历史样本的模拟误差及相应影响要素对网络输出进行误差修正,实现了无前期实测流量的连续模拟;模型使用SCE-UA算法与遗传早停止LM算法相结合的全局优化方法进行参数优选。在呈村流域的验证表明XBK模型的模拟精度高于新安江模型,全局优化方法能找到最优参数,降低了模型的使用难度。 相似文献
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人工神经网络具有很强的非线性处理能力,能够有效地模拟复杂的非线性径流预报过程。传统的基于BP训练算法的人工神经网络具有训练时间较长,容易陷于局部最优值等缺陷,本文对训练算法加以改进,分别使用平均线性粒子群,粒子群和BP算法来优化人工神经网络的各项参数,首先使用标准函数测试了3种算法的全局优化性能,然后用它们对三峡水库的入库径流进行预报,以比较它们的预报性能。结果表明,在3种算法中,平均线性粒子群算法全局寻优的速度最快,稳定性最高,基于平均线性粒子群算法的人工神经网络的径流预报的精度也最高。 相似文献
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本文提出了一种基于粒子群优化相关向量机（PSO-RVM）的岩层可钻性预测方法。该方法选取岩层埋深H、声波时差AC、电阻率ρd、岩层密度ρ和泥质含量Vsh等5个参数作为评价岩层可钻性的基本参数。以某油田Du4钻井为例,采用PSO-RVM方法、多元回归方法和RVM方法对岩层可钻性进行评价。计算结果表明,PSO-RVM模型的预测结果与实测数据非常接近,其预测精度明显高于多元回归方法和RVM方法,说明本文提出的方法具有一定的优越性和较高的精度,可以较好地应用于钻井工程中岩层可钻性预测。 相似文献
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支持向量机在砂土液化预测中的应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法——支持向量机算法。根据支持向量机线性分类和可以具有不同核函数的非线性分类两种算法，建立了砂土液化预测模型，并且运用Matlab语言编写了程序。通过试算和分析比较得到了最佳模型，最佳模型的预测结果与实际液化情况基本上一致。认为支持向量机算法无论在学习或者预测精度方面都有很大的优越性，而基于支持向量机理论建立的砂土液化预测模型是可行的，且可以较为准确地实现砂土液化的预测。 相似文献
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周航慈 《华东地质学院学报》1986,(1)
本文对线性规划的“改进单纯型算法”提出了进一步改进的方案。使计算机内存消耗量和运算次数均有明显下降,并增加了人机对话功能,使最终输出结果更加合实符际需要。 相似文献
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依靠岩浆构造环境的地球化学成分认识岩浆形成过程是岩石地球化学中的重要应用。当前利用岩石地球化学成分判别构造环境的工作还不够深入。用4种基于决策树的机器学习方法对来自全球新生代洋岛玄武岩(OIB)、岛弧玄武岩(IAB)及大洋中脊玄武岩(MORB)等镁铁-超镁铁岩中单斜辉石的13种主量元素构成数据集进行了岩浆构造环境判别和主要特征排序。通过对比4种基于决策树的机器学习方法,验证了树类算法对于地球化学成分识别问题的有效性,并总结出4种方法在处理岩浆构造环境判别问题时的优劣:决策树算法判别过程更易于理解,但是其准确率欠佳;boosting算法中的AdaBoost和GBDT对于岩浆构造环境的鉴别准确度较高,但构造过程复杂;bagging集成算法随机森林在权衡性能和模型可理解性时不失为一个良好的选择。此外,还通过4种算法的特征重要性排序得出Cr_2O_3,TFeO,TiO_2,FeO和Al_2O_3是进行岩浆构造环境判别的重要成分。 相似文献
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van Genuchten(VG)方程是最常用的土壤水分特征曲线方程,其参数取值的精度直接影响到土壤水分运动方程计算的精度.该文建立了VG方程参数的优化模型,构建遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法对其进行求解,并进行了数值试验.结果表明采用混合遗传算法比普通遗传算法不但提高了收敛效率,而且收敛迭代次数也大大减少;采用混合遗传算法估计参数的精度比非线性单纯形法和阻尼最小二乘法要高一些,而且不需要给参数初值.因此,混合遗传算法可以作为估计VG方程参数的一种新方法. 相似文献
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用改进的共轭梯度算法解波阻抗反演问题 总被引：2，自引：0，他引：2
研究快速有效的波阻抗反演算法,是地震反演中一直追求的目标。这里从目标函数出发,推导的反演方程,在常规共轭梯度算法的基础上,对算法搜索的共轭梯度方向提出了具体的改进措施,并在阻尼项及松弛因子的给定上实现了自适应化。另外,在整个算法过程中实现了向量运算,无需额外的内存。通过合成记录及实测资料试算对比发现,该算法具有精度高,运算速度快及抗病态能力强的特点。 相似文献
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板状体磁异常数据反演的PSO算法 总被引：3，自引：2，他引：1
粒子群优化(PSO)算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的算法,是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用搜索复杂空间中的最优区域,其优势在于效率高,且又简单易实现。本文讨论了PSO算法用于板状体磁异常数据反演的方法,并与遗传算法(GA)进行了比较。理论和实测磁异常数据反演的结果表明,PSO算法具有更高的找寻最优解效率,是一种很有潜力的位场反演工具。 相似文献
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概率地震危险性评价系统开发 总被引：1，自引：0，他引：1
工程建设时必须对工程场地的地震危险性进行评价,并且对工程结构物要采取抗震设计。由于相关部门往往针对某一地区只提供一个地震设防加速度范围值或地震设防烈度值,而且某一地震烈度值所对应的加速度值的范围也很大,使得在实际应用中给具体工程安全、经济地选用合适的抗震设防加速度带来一定困难;为解决这个问题,本文以概率地震危险性评价理论为基础,开发了一套地震危险性评价系统。利用该评价系统根据相关地震活动性参数,可以方便、快速地计算出具体工程应该采用的抗震设防加速度值,从而解决了工程活动中安全、经济地选用抗震设防加速度值的问题。文中还针对潜在线源和潜在面源的处理难以在程序上实现这一难题,分别提出了一种精确求解和近似求解的算法。本文并以实例进行了评价计算,计算结果与中国地震局公布的数据符合较好,从而验证了开发的评价系统具有较好的可信度。 相似文献
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为消除由局部不均匀异常体造成的局部畸变的影响,大地电磁数据往往需要进行畸变校正.Groom-Bailey(GB)分解法,是大地电磁阻抗张量分解方法中应用最为广泛的一种.传统的GB分解方法多采用线性最优化方法,其计算精度低,速度慢.对此,这里将粒子群优化算法引入GB分解法中,同时对标准粒子群算法进行改进,提高算法的性能,... 相似文献
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遗传模拟退火的BP算法在冲击地压中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
冲击地压的预测、预报的研究,大多数仍停留在简单的统计研究和单因素的预测方面,因而,结果也不十分理想。笔者采用多层前向网络对该问题进行数学建模,网络的训练算法采用基于遗传模拟退火的BP优化算法。该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优化算法。新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的强全局随机搜索能力。同时,利用华丰矿冲击地压的实际监测数据,通过遗传算法的主要性能指标对新算法的参数进行了比较研究,得到优化后的一组参数。利用该参数,对冲击地压的神经网络模型的结构、权值和阈值进行了优化,得到了非全连接的优化神经网络模型。最后,利用该模型对华丰矿冲击地压进行了短期最大震级的预报。预测结果的相对误差率平均为 7.84 %,预测效果比较理想。 相似文献
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反演问题一直是地球物理的重点研究问题之一。本文以长导线源半航空瞬变电磁为例,对时间域半航空数据进行一维反演研究。将自适应正则化(ARIA)反演方法和阻尼最小二乘(LM)反演方法相结合,提出一种改进的反演方法:自适应正则化-阻尼最小二乘(ARIA-LM)反演算法。本文选用三层理论模型对比阻尼最小二乘算法、自适应正则化反演算法与本文方法,并使用四层理论地层模型来验证算法的有效性和可靠性。结果表明:该算法在一定程度上对高阻分辨率增强,能有效提高反演的精度及稳定性。 相似文献
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刘玲 《成都理工学院学报》1994,21(4):88-92
神经网络的学习是全局优化问题，Ｔａｂｕ搜索是一种非常有效的求解全局优化问题的宏启发搜索策略，文章根据Ｔａｂｕ思想和松弛原理，提出了一种多层网络学习算法。初步实验表明该方法是有效和快速的。 相似文献
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为了解决露天煤矿摄影测量过程中获取控制点数据效率低,所选匹配算法不合理的问题,比较了研究区内的不同区域KAZE、SURF和SIFT算法的影像匹配效果,研究结果表明：和SURF算法、SIFT算法相比,KAZE算法匹配点数量最多,能够在最大程度上提取影像边缘区域的特征点,并且KAZE算法的重复率比较稳定;SURF算法匹配所耗总时长最小,但其单点匹配所需时间最长,这表示SURF算法匹配效率较低;KAZE算法比SIFT算法匹配精度,同时其匹配时间略低于SIFT算法;综合来看,在露天煤矿无人机影像匹配中KAZE算法更加合适。 相似文献
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《岩土力学》2017,(5):1510-1516
亚塑性模型是以Jaumann应力率张量及变形率张量描述的一种率型本构关系,本构关系在非线性有限元分析计算中具有关键作用,解决用应变增量求解应力响应的问题需要一个时间积分过程。针对亚塑性本构模型发展了自适应隐式和显式两种不同的积分算法,给出了误差控制的方法,同时推导了自适应隐式积分算法所需的一致切向模量,并采用了两个不同的单元,利用ABAQUS平台比较了两种积分算法的数值模拟结果。为了实现从ABAQUS/Standard到ABAQUS/Explicit的过渡,开发了UMAT-VUMAT接口,从而可以使已有的UMAT子程序用于大变形动力问题分析。算例分析证明了研究结果的正确性。 相似文献