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《地震工程与工程振动》2017,(5)
差分进化是一种解决多参数优化的算法,可在给定的参数范围内寻求最优值的组合,并具有快速收敛的优点。本文利用差分进化来标定设计反应谱,给出了第一拐点周期、特征周期、平台值、衰减指数等表征设计反应谱特征的参数。利用汶川地震的强震记录,对比分析了4种标定方法给出的特征参数值和计算精度。从结果看,差分进化算法标定的结果更符合实际反应谱。 相似文献
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《地震工程与工程振动》2021,41(5)
规准谱形状的规定和参数的优化是设计反应谱标定的核心问题。Nelder-Mead单纯形算法是求解多参数优化问题的搜索算法,可解决多变量函数的最小化问题。该算法有极强的局部搜索能力,且不要求目标函数的可导性,因此被广泛地应用于工程领域。文中通过提取第一拐点周期、特征周期、平台值和衰减指数4个参数作为标定参数,利用MATLAB软件基于Nelder-Mead单纯形算法对设计反应谱进行标定,并论证了该算法用于设计反应谱标定的合理性和适宜性。以El Centro地震动结论和汶川地震的地震动记录的标定为例,对比了Newmark三参数法、双参数法、差分进化算法和Nelder-Mead单纯形算法的标定结果及误差。通过对比和分析发现,Nelder-Mead单纯形算法标定的反应谱计算简单、收敛速度快且更贴近实际的反应谱,误差更小。 相似文献
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粒子群优化算法（PSO）是模仿鸟群寻找食物的社会行为的一种全局最优化算法,在多维空间函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、解质量高且需要设置的参数较少等优点.本文在研究常规粒子群优化算法的基础上,对常规的粒子群算法进行了改进,提出了一种新的惯性权重ω参数振荡递减策略,加快了PSO算法的收敛速度,构造的新算法称为阻尼粒子群优化算法.在MATLAB 6.5 编程环境中对阻尼PSO算法进行了数值实验,并对大地电磁测深的理论模型和实测数据进行了反演试算,结果表明,阻尼PSO算法不依赖于初始模型、能够搜索到全局极值,不易陷入局部极值,是一种快速有效的地球物理反演方法. 相似文献
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反应谱的标定是抗震设计的基础工作之一,模拟退火算法是基于模拟固体退火过程而提出的多参数优化组合方法。本文提出将模拟退火算法应用于设计反应谱的标定,并概述了模拟退火算法的基本原理及特点,介绍了运用MATLAB基于模拟退火算法对反应谱进行标定的过程。检验了将模拟退火算法应用于场地相关谱标定的可行性和合理性,给出了将其应用于工程场地地震安全性评价中设计反应谱标定实例。通过检验和实例分析可以看出,基于模拟退火算法的反应谱标定方法所给出的设计反应谱谱形真实地反映了原地震反应谱的特征,较客观的反映了场地相关反应谱的峰值和周期特征。 相似文献
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基于粒子群算法,以钢管混凝土框架的层间位移角及构件内力为约束条件、防屈曲支撑核心单元横截面积总和为目标函数,采用Matlab编写了适用于钢管混凝土减震框架的优化算法,并对钢管混凝土减震框架进行了优化分析。结果表明:采用粒子群算法对钢管混凝土减震框架进行参数优化是可行的。粒子群算法参数少、收敛速度快,是一种适用于钢管混凝土减震框架的新型优化方法。 相似文献
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探讨地壳运动速度场模型的构建方法,提出结合欧拉矢量的维多样性动态权重粒子群算法构建地壳运动速度场模型。通过模拟算例验证该算法的稳定性和有效性,建立的速度场模型与线性权重粒子群算法和非线性权重粒子群算法的计算结果相比具有较高的精度,且收敛速度较快。利用青藏高原东北缘1999—2013年中国地壳运动观测网络观测到的GPS水平速率结果,在块体划分和模型辨识的基础上,建立青藏高原东北缘地壳运动速度场模型,并将其与最小二乘配置法的计算结果进行比较,结果表明改进的粒子群算法建立的地壳运动速度场模型具有较高的精度。 相似文献
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估计转换波的静校正量是一个复杂的非线性问题,常规的线性静校正方法无法取得好的效果.粒子群算法是一种很好的非线性全局最优化方法,但其缺点是"早熟"现象严重.最大能量法是一种常规求取静校正量的方法,局部寻优能力强且收敛速度快是其优点,但是当地震记录含有大的静校正量时易收敛于局部极值.本文在标准粒子群算法的基础上发展出了一种改进的粒子群算法:团体粒子群算法.并且通过对Rastrigin函数的寻优实验证明了其全局寻优能力优于标准粒子群算法.同时为了解决转换波静校正问题串行融合了团体粒子群算法和最大能量法.最后,建立了含一个水平反射层的模型并合成地震记录,加入随机值作为检波点静校正量.对合成的地震数据分别利用团体粒子群和最大能量的串行融合算法、标准粒子群算法和最大能量法求取静校正量并进行静校正.结果证明串行融合算法得到的静校正量与理论值误差很小,静校正后的叠加剖面连续性较好. 相似文献
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磁法反演属于非线性最优化问题,具有多变量、目标函数多极值、反演多解性等特点,因此,需要稳定的和高效的优化反演算法.粒子群优化已开始被用于地球物理反演计算,但是对于高维数、多峰值函数,粒子群的收敛精度不高,容易陷入局部极值.如果将混沌局部搜索和粒子群优化的优势相结合,通过将种群搜索过程对应为混沌轨道的遍历过程,可使标准粒子群优化的搜索过程具有避免陷入局部极小的能力.本文利用混沌-粒子群优化用于磁法反演计算.数据试验结果表明,该方法可以用于磁法数据的地球物理非线性反演,并且在一定程度上优于标准粒子群优化方法. 相似文献
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反演瑞雷波频散曲线能有效获取地层横波速度和厚度.但由于其高度的非线性、多参数、多极值等特点,传统的全局搜索方法易出现收敛速度慢、早熟收敛及搜索精度低的问题.鉴于此,本文提出并测试了基于萤火虫优化算法（FA）和带惯性权重的蝙蝠优化算法（WBA）的新的瑞雷波频散曲线反演策略.在瑞雷波频散曲线反演中,FA全局搜索能力强,但后期搜索精度低,而WBA局部搜索能力强,搜索精度高,但易出现早熟收敛.故本文将二者结合,提出了一种新的优化策略,称其为WFBA,即在反演前期使用FA,后期使用WBA,很好地解决了FA后期搜索精度低及WBA早熟收敛的问题.本文首先反演了三个典型理论模型的无噪声、含噪声的数据,验证了WFBA对瑞雷波数据反演的有效性与稳定性.然后将WFBA与WBA、FA单独反演以及不含惯性权重的FBA和粒子群优化算法（PSO）反演的结果进行了对比,说明了WFBA相对于WBA、FA、FBA和PSO具有更稳定、收敛速度更快、求解精度更高等优点.最后,反演了来自美国怀俄明地区的实测资料,检验了WFBA对瑞雷波数据反演的实用性.理论模型试算和实测资料分析表明,WFBA很适用于瑞雷波频散曲线的定量解释,具有很高的实用性价值. 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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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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煤矿井下矿井瞬变电磁法(MTEM)探测中,电磁场呈全空间分布,全空间瞬变电磁反演是复杂的非线性问题,目前反演计算中全空间响应主要由半空间响应乘以全空间响应系数来得到,导致反演结果中顶板和底板异常(或前方和后方异常)叠加在一起难以分离,造成分辨率下降.论文提出采用粒子群优化算法(PSO)进行全空间MTEM反演,通过理论分析,在常规的粒子群算法基础上提出了一种新的进化公式改进策略,提高了粒子群算法的寻优能力.基于全空间瞬变电磁场理论,编写了粒子群算法反演程序,进行全空间条件下五层含巷道的复杂模型的反演计算.结合某矿井巷道顶板、底板岩层及断层含水性的探测实例,对实测数据进行反演计算和解释,探测结果得到钻探证实.研究表明,改进的粒子群优化算法对理论模型和实际资料的反演拟合程度较高,实现了矿井顶板、底板视电阻率异常的分离,提高了全空间瞬变电磁勘探资料的解释精度和分辨率. 相似文献
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当前对建筑空间结构进行优化时,所采用的算法趋同性高,无法实现多目标种群优化,易陷入局部最优解,存在寻优质量低、优化成本高、抗震性能低的问题。针对上述问题,提出一种基于改进粒子群算法的建筑空间结构优化方法。该方法以空间结构的抗震性能、工程造价为优化目标,来优化建立建筑空间结构设计;引入多子群协同进化机制解决建筑空间结构抗震优化设计中多目标间的种群优化问题,同时引入外部档案和精英学习策略改进粒子群算法,筛选出满足目标函数的最优设计方案,完成抗震性约束的建筑空间结构优化。实验结果表明:所提方法对建筑空间结构优化时的特点为寻优质量高、优化成本低、抗震性能高。 相似文献
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