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基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索 总被引：1，自引：0，他引：1
将用于连续数值优化问题的人工蜂群算法引入边坡稳定分析临界滑动面搜索领域。该方法模拟了蜂群的群体协作采蜜过程,具有自适应收敛的特点,克服了传统方法容易陷入局部最优的缺点,是一种全局优化算法。为进一步改善其在复杂边坡搜索中的效果,将Hooke-Jeeves模式搜索操作引入人工蜂群算法,提出一种用于边坡临界滑动面搜索的模式搜索人工蜂群算法。对土石坝、海堤等4个实例边坡的计算结果表明,人工蜂群算法是一种简洁、高效的边坡临界滑动面搜索方法;对于复杂边坡,所提出算法具有更高的收敛精度和可靠性,为边坡稳定分析临界滑动面搜索和最小安全系数的计算提供了一种新的全局求解策略。 相似文献
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目前国内建立大坝变形监控模型多以单测点为基础,由于外界荷载对大坝变形的作用是整体性的,单测点模型只反映了单个测点的变化,没考虑监测量的空间分布因素,不能反映监测量的内在机理,因而有一定局限性。多测点变形模型引入了空间坐标变量,将原单测点模型发展到线和面的分布模式,弥补了单测点变形模型的不足。以空间多测点变形模型进行实例计算、分析,并用单测点模型检验多测点模型的效果,所建的模型符合工程实际要求。 相似文献
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应用改进蜂群算法反演面波频散曲线以获得近地表横波速度剖面.蜂群算法属于群智能算法中的一种,灵感来源于蜜蜂群体特定的觅食行为,在该算法的基础上结合粒子群算法中的全局最优解引导思想,同时引入遗传算法中交叉运算操作,即采用基于交叉操作的全局人工蜂群算法对面波频散曲线进行反演研究.改进蜂群算法在继承传统算法精于探索特性的同时,针对其疏于开发的缺陷着重加强了算法对全局的探索能力.使用理论和实测瑞雷波数据,本文研究了改进蜂群算法在推导近地表横波速度分布的有效性和适用性.在反演中,目标函数的收敛性好,改进算法在迭代的过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的概率分布高,即在寻找到全局最优解的同时,能够确保解中每个参数同时达到最优,保证了反演的结果可靠度,使其能有效地应用于瑞雷波频散曲线的反演和解释中. 相似文献
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某水库大坝时空变形监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《内陆地震》2015,(1)
利用某水库大坝前14期的变形监测资料,对该水库大坝库区监测点位的水平位移与竖向位移的关系进行了初步的分析,并利用已有的数据进行回归分析。分析结果表明大坝的竖向位移,水平位移变化量较小,其观测数据能真实反应大坝的变形情况,大坝已逐渐趋于稳定状态。 相似文献
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瑞雷面波技术是浅地层地质勘探的重要手段之一,通过瑞雷面波频散曲线反演可有效获得地下横波速度模型.然而,瑞雷面波频散曲线反演具有多参数、多极值和非线性等特点,面对复杂地震-地质条件下的瑞雷面波资料处理,传统方法难以快速、精确地对地层参数进行反演和重建.本文将自适应对数螺旋路径萤火虫算法(Adaptive Logarithmic Spiral-Lévy Firefly Algorithm,简称ALSL-FA)引入到瑞雷面波频散曲线反演中,有效解决了经典萤火虫算法(Firefly Algorithm,简称FA)精于探索,疏于开发的缺点.ALSL-FA集成了对数螺旋引导萤火虫路径,并在搜索过程中通过自适应切换因子实现了全局搜索与局部开发自适应切换,在增强局部开发能力的同时,确保了全局搜索的能力.通过Rastrigin函数求解,对比分析了FA、Lévy飞行萤火虫算法(Lévy Flying Firefly Algorithm,简称LF-FA)和ALSL-FA的运算性能;通过速度递增和含高速硬夹层地质模型的瑞雷面波频散曲线反演,比较了人工蜂群算法(Artificial Bee Colony alg... 相似文献
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最优化测井解释方法能充分利用各种测井资料及地质信息,可以有效地评价复杂岩性油气藏.优化算法的选择是最优化测井解释方法的关键,影响着测井解释结果的准确性.细菌觅食算法(BFA)是新兴的一种智能优化算法,具有较强的全局搜索能力,但在寻优后期收敛速度较慢.复合形算法(CM)局部搜索能力极强,将其与BFA算法相结合构成BFA-CM混合算法,既提高了搜索精度又提高了搜索效率.利用BFA-CM最优化测井解释方法对苏里格致密砂岩储层实际资料进行了处理,计算结果与岩心及薄片分析资料吻合得很好. 相似文献
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变异函数是地统计学中区域化变量空间结构分析和空间局部插值的主要分析工具.理论变异函数模型的获取是地质统计学中的基础性工作,它是了解区域化变量的变异特征、进一步对地质统计学计算的必要环节.针对现有的理论变异函数的拟合方法,如人工拟合法、线性规划拟合法、加权多项式拟合法、目标规划拟合法等的不足之处,充分利用粒子群优化算法在求解非线性优化问题时具有的全局寻优的特点,提出基于粒子群优化的理论变异函数拟合方法.在实例应用中,分别利用粒子群优化算法和加权多项式拟合方法进行理论变异函数拟合,交叉验证结果表明粒子群优化算法预测精度较高,具有较强的稳健性. 相似文献
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在地震综合预测投影寻踪研究工作中,投影寻踪回归算法是其中应用最多的一种方法．但一般投影寻踪回归算法构造技术较为复杂,采用多次局部光滑回归,计算量较大,外推较为繁杂,容易陷于局部解．在综合考虑传统投影寻踪回归算法特点的基础上,针对投影寻踪回归计算中存在的一些不利因素,给出了一定的解决思路:采用粒子群优化算法代替高斯 牛顿算法优化投影方向;采用厄米多项式代替分段线性光滑回归来拟合岭函数,以简化优化过程;参数优化无需分组,获得全局优化的岭函数．利用数值仿真技术进行基于粒子群优化算法与厄米多项式构建的投影寻踪回归模型建模能力与计算精度的检验,再将其应用于多维地震时间序列和一般多维无序地震样本回归综合建模预测中．通过计算和分析表明,基于粒子群优化算法与厄米多项式构建的投影寻踪回归模型具有简单、快速、有效的特点,在实际地震综合预测建模中取得了满意的效果,可作为地震预测的一种综合分析方法． 相似文献
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Automatic extraction of geometrical characteristics hidden in ground‐penetrating radar sectional images using simultaneous perturbation artificial bee colony algorithm 
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下载免费PDF全文 Ground‐penetrating radar is one of the most effective methods of detecting shallow buried objects. Ground‐penetrating radar radargram is a vertical map of the radar pulse reflections that returns from subsurface objects, and in the case of cylindrical objects, it would be a hyperbola. In order to get clear and accurate information on the presence, location, and geometry of the buried objects, the radargrams need to be interpreted. Interpretation of the results is a time‐consuming task and needs an expert with vast knowledge. Development of an automatic interpretation method of B‐scan ground‐penetrating radar images would be an effective and efficient solution to this problem. A novel automatic interpretation method of ground‐penetrating radar images, based on simultaneous perturbation artificial bee colony algorithm using tournament selection strategy, simultaneous perturbation stochastic approximation method, and new search equations, is introduced in this paper. The proposed algorithm is used to extract geometrical parameters, i.e. depth, location, and radius, of buried cylindrical objects in order to assess its accuracy. Synthetic data, simulated using GprMax2D forward modelling program, and real data, surveyed in the campus of Isfahan University of Technology, are used in the assessment. The performance of the proposed method in detecting synthetic hyperbolas is compared with that of the original artificial bee colony algorithm, genetic algorithm, and modified Hough transform. The results show superiority of the proposed algorithm, in detecting synthetic hyperbolas. Furthermore, the performance of the proposed method in estimating depth and radius of pipes in real ground‐penetrating radar images is compared with that of the modified Hough transform. The results indicate higher accuracy of the proposed method in estimating geometrical parameters of the buried cylindrical objects. 相似文献
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应用断层气氡进行地震监测预报 总被引：4，自引：2，他引：2
概述了断层气氡观测点的地理位置,地质环境和观测条件,用最优周期谱持和多元逐步回归分析方法对观测资料进行了详细分析,分析结果表明观测曲线具有“冬高夏低”的年动态变化和固体潮变化特征。其中固体潮变化是断层气氡进行地震监测预报的力不基础。 相似文献
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地震前兆综合预测支持向量机模型研究 总被引：4，自引：0，他引：4
该文介绍了支持向量机算法的原理与回归方法。 采用支持向量机中的非线性回归算法与理论公式产生的多维样本, 对其进行了数值仿真实验。 利用该方法和地震前兆异常建立了最佳地震综合预测模型, 对获得的最佳模型进行了内符检验, 得出最佳模型的预测结果与实际震例的地震震级基本一致。 综合分析认为, 支持向量机无论在学习或者预测精度方面不但具有很大的优越性和具有较强的外推泛化能力, 而且基于支持向量机回归算法建立的地震前兆综合预测模型是可行的, 其获得的知识可较为准确地实现对主震震级的综合预测。 相似文献
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为快速准确的反演得到近地表地层结构,将一种新颖而强大的非线性算法——蚁群算法引入到瑞雷波频散曲线领域,并对其进行相应的改进,改进蚁群算法的优点是运算效率快、精度高、算法简单、灵活易于实现,需要调节控制参数也较少。文中分别在无噪声\,含噪声以及实测数据进行反演测试,通过模型数据和实测数据表明,应用于瑞雷波反演中的改进蚁群算法在收敛速度与收敛精度之间能达到良好的平衡,所得解具有较高可信度。而且算法为促进所得解快速收敛到全局最优,在搜索中分全局搜索与局部搜索两个方式进行,能够有效地避免局部最优解产生。借助人工合成的瑞雷波数据以及真实观测数据,验证了改进蚁群算法在反演近地表剪切波速度时的有效性和通用性。此外,文中与遗传算法进行比较,得出改进蚁群算法具有高效性和高精度性的优点。 相似文献
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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,建立了地震序列分类模型。通过试算和分析比较得到了地震序列最佳分类模型,最佳模型的分类结果与实际地震序列分类基本一致。综合分析认为支持向量机算法无论在学习或者预测精度方面都具有很大的优越性,其获得的地震序列分类知识库可以较为准确地实现地震序列类型的分类,因此基于支持向量机理论建立的地震序列分类模型应该是可行的。 相似文献
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冻土的冻结和融化的反复交替会造成地质环境与结构的破坏,从而导致房屋和道路等地面工程建筑物的地基破裂或者塌陷,还会引起山体滑坡、洪水暴发以及冰川移动等.因此,监测冻土形变对确保冻土区工程建筑的稳定性和安全性,同时保证冻土区社会经济可持续发展具有重要的意义.目前,在冻土监测方面并没有能大面积监测冻土形变时间演化情况的有效方法,本文提出将InSAR技术中的小基线集方法(SBAS-InSAR)应用于监测冻土来获取其形变时间序列中.考虑到冻土形变呈现明显的季节性特征,本文提出利用周期形变模型来代替传统SBAS方法中的线性形变模型,从而更好地分离出高程残差和大气误差.利用ENVISAT卫星获取的21景ASAR影像图作为实验数据,采用改进的SBAS技术成功获取了青藏高原从羊八井站至当雄站铁路段冻土区的地表形变时间序列图,揭示了该冻土区从2007年到2010年的季节性形变演化情况.通过与研究地区温度变化的联合分析,发现所得到的地表形变结果与冻土的物理变化规律非常吻合,证明了SBAS-InSAR技术在冻土形变监测中具有良好的发展应用前景. 相似文献