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水文地质参数寻优结果的好坏会直接影响到地下水数值模拟的精度,而参数寻优结果很大程度上取决于寻优方法的选择。粒子群算法是一种基于群智能的随机全局寻优方法,算法的缺陷是后期搜索效率低劣。基于随机寻优算法的混合策略,引入有效的约束处理手段和粒子群算法惯性因子的动态非线性调整技术,有机融合粒子群算法与Hooke-Jeeves方法,提出一种适用于水文地质参数反演的HJPSO混合算法。应用研究表明,HJPSO混合算法在参数反演计算中求解精度高、收敛速度快、寻优性能强,是一种值得推广的水文地质参数识别方法。 相似文献
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水文地质参数的正确与否是构建地下水数值模型的根本,而参数寻优结果很大程度上取决于优化算法的选择。禁忌搜索算法是一种广泛应用于组合优化问题的启发式全局寻优算法,但在连续函数优化领域应用比较少。基于上述考虑,本文首先引入求解连续函数优化问题的连续禁忌搜索算法并对其进行改进,进而提出一种连续禁忌搜索改进算法(ICTS),最后将其与地下水模型耦合进行水文地质参数识别。算例研究表明,ICTS算法较其他算法(CTS,SGA,Micro-GA,PSO)求解效率提高1.87～4.64倍,求解精度提高1.08～12.86倍。因此ICTS算法在参数反演计算中求解精度高、收敛速度快、寻优性能强,是一种值得推广的水文地质参数识别方法。 相似文献
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求解地下水逆问题是水文地质学研究的重要内容,传统的基于非线性优化技术的求解地下水逆问题的方法存在收敛速度慢,寻优效率低,易陷入局部最优的缺点。基于模仿生物功能和习性而开发的人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、入侵杂草算法、免疫算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、蝙蝠算法、布谷鸟算法和果蝇优化算法、蚊子算法、螳螂算法、人工鱼群算法、捕鱼策略算法等仿生算法具有很强的优化能力和寻优效率。人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等4种仿生算法在求解地下水逆问题的应用实践表明,这些方法可以按较大的概率找到全局最优解,且收敛速度较快。确定适当的目标函数转换形式和算法参数,其它仿生算法也完全可以用于地下水模型反演。从这些算法的理论和已应用于其它领域的实践来看,仿生算法在求解地下水逆问题中具有广阔前景。 相似文献
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遗传算法在水文地质参数确定中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
利用抽水试验资料确定承压含水层的水文地质参数是一项经常遇到的工作 ,一般采用配线法来确定。本文利用遗传算法来进行水文地质参数优化 ,该算法是基于生物界自然选择和遗传变异等机制的自适应随机全局优化算法。本文结合实例计算 ,且和配线法的计算结果作了简要的对比 ,较为明显的显示该方法的优点 相似文献
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利用改进遗传算法对河南地区水文地质参数进行反演计算,并结合抽水试验方式对反演参数的精度进行分析。结果表明:改进遗传算法可使得水文地质参数取得局部最优解,且加速收敛速度,通过抽水试验分析,两个参数的反演误差均在15%以内,且较传统算法有明显改善。研究成果对于河南地区水文地质参数反演具有重要的方法参考价值。 相似文献
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基于MATLAB遗传工具箱的遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的全局最优化随机搜索算法。它以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及高效等显著特点,在各领域得到了广泛的应用。结合抽水试验实例采用遗传算法反演水文地质参数,并将所求参数与配线法和直接图解法所得参数进行对比分析。结果显示,遗传算法所求参数的计算降深与实测降深吻合程度高,方便快捷,不失为一种有效的水文地质参数求解方法。 相似文献
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针对遗传算法存在的缺陷,提出了用小生境方法改进遗传算法。为了提高采空沉陷预测精度,借助Holt-Winters模型的预测功能,应用改进遗传算法求解和优化Holt-Winters模型组合参数,形成了改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。将组合算法应用于长平高速公路采空区路段沉陷预测,计算表明：改进遗传算法弥补了传统遗传算法易早熟、局部寻优能力弱的缺陷;改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预测结果相对误差在2%以内,预测精度显著提高;在采空沉陷中长期预测的相对误差小于0.79%,该算法可用于中长期采空沉陷预测。 相似文献
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在传统遗传算法和模拟谐振子算法的基础上,结合两者的优点,提出了一种新型快速高效的谐振子遗传算法。通过一个理想的水资源管理模型的算例和一个华北平原典型区地下水资源优化的实际算例,从寻优结果和寻优效率两个方面对谐振子遗传算法、传统遗传算法和模拟谐振子算法进行了对比分析。在两个地下水管理模型中,与传统的遗传算法和模拟谐振子算法相比,新型的谐振子遗传算法搜索效率达到模拟谐振子算法搜索效率的2倍以上,得到的最优解比遗传算法所得到的最优解分别增加供水量1.1×103 m3/d和0.47×108 m3/a,说明谐振子遗传算法具有更强的全局搜索能力和更好的寻优效率。 相似文献
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水文模型参数自动优选方法的比较分析 总被引：12，自引：2，他引：12
模型参数的识别是模糊研制与应用成功与否的关键。介绍了三个自动优选模型参数的方法，以新安江模型为例，应用１４个流域的资料，对罗森布郎克法、改进的单纯形法和基因算法优算法优选模型参数的效果，优化方法和收敛速度及参数初值对优选效果的影响进行了比较分析。 相似文献
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多目标约束遗传算法 (MGA)用于地质样品相态分析 ,建立了相态浓度、浸取率常数及各相态浸取总量的数学定量关系。选择出铁的 5种相态的浸取剂和最佳浸取条件并确定出浸取率常数。讨论了多目标约束遗传算法的参数对计算速度及相态分析结果的影响 ,验证了方法的准确度 (|RE|<1 3 .75 % )和精密度 (各相平均RSD =4% ) ,建立了一种简便、快速、准确的地质样品相态分析的方法。 相似文献
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基于空间散乱点插值的曲面重构 总被引：3，自引：1，他引：2
采用最近邻点法、距离反比加权法和克里格法等空间插值方法,基于IDL语言实现插值算法,对我国西部某金属矿山坑道内,利用大功率充电法测得的163个电位数据进行曲面重构,结果表明,克里格插值方法更能够真实地反映空间数据变量(场)的分布特性,具有广泛的实用价值。 相似文献
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Algorithms and software for numerical modeling and inversion of electromagnetic logs in the wells drilled with biopolymer and oil-based mud are developed. The algorithms are based on linearized solutions of the forward and inverse problems of electromagnetic logging and permit fast modeling of induction logs and efficient recovery of electric conductivity around the well. Mathematical modeling is based on numerical-analytical solution of the 2D forward problem taking into account high conductivity contrast between the well and the formation. Linear inversion is based on SVD-decomposition of information matrix. The results of numerical modeling and inversion of synthetic and field logs at the intervals of fluid-saturated terrigenous and carbonate formations drilled using biopolymer and oil-based mud are given. 相似文献
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大型洞室群稳定性与优化的进化有限元方法研究 总被引：11，自引：3，他引：11
随着地下洞室群规模的日益扩大，迫切需要一种更新的全局优化方法以提高效率、优化结构在保证工程稳定性的同时能最大限度地减小工程造价。遗传算法的最新发现使得大型洞室群稳定性的最优建模和获得全局最优解成为可能。针对某地下洞室群工程，提出了进化有有限元方法，对工程软岩置换方案进行了优化。将有限元与遗传进化算法相结合，由遗传算法产生一组初始可行方案，以洞室开挖引起的破损区体积大小与参考值的增量比为评价指标，经过遗传变异操作，产生一组新的软岩置换方案，对每种方案进行应力分析，确定破损区大小，最终得到损坏区体积最小的方案即为最优软岩置换方案。这种方法可以优化得到全局最优解，并且搜索速度较快，较目前其它方法更易于在微机上实现。运用于实例中，得出了合理的置换方案，并提出了施工的合理化建议。 相似文献
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用遗传算法优化估计Van Genuchten方程参数 总被引：2，自引：0，他引：2
描述土壤水分特征曲线的Van Genuchten方程是一个非线性复杂方程,采用传统的方法对方程参数进行估计往往因为计算复杂和人为因素的影响,而使估计结果带有较大的误差。遗传算法是当前处理一般非线性数学模型优化的一种新的优秀方法。为此,采用实数编码多子种群遗传算法对方程的参数进行优化估计。算例结果表明用遗传算法优化估计Van Genuchten方程参数具有求解速度快、计算精度和自动化程度高、人为干扰因素小、通用性强等优点。因此,遗传算法可作为计算Van Genuchten方程参数的一种新方法。 相似文献
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局部线性化的反演方法不仅在初始模型远离真值时收敛速度慢,而且往往易陷入局部极大值中,而遗传算法(GA)便能解决这一问题,它是一种全局搜索法。虽然它同模拟退火法一样利用转移概率进行搜索,但其收敛速度一般比模拟退火法快。本文引进了多个目标函数进行综合评价和灾变过程,用单道地震道对一维声波介质的速度和密度同时进行了反演,并反演了加噪地震道和含薄层介质模型,取得了满意的效果。 相似文献