共查询到19条相似文献，搜索用时 140 毫秒
1.
人工蜂群算法及其在土地资源优化中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
设计了应用于土地资源优化的人工蜂群算法,实现了将人工蜂群算法应用于土地资源优化问题;解决了ABC算法应用于多目标优化的两个难题:过早老化的问题和收敛速度慢的问题;以许昌市为例,进行多目标土地利用优化配置应用研究。研究结果表明:优化模型得到的土地利用格局、算法的适应度和收敛速度的均有明显提高。 相似文献
2.
文章将思维进化优化算法引入大坝变形预测领域,提出基于思维进化法优化小波神经网络(MEA-WNN)的大坝变形预测模型。通过算例验证,并与WNN、GA-WNN对比分析,认为该模型能够克服多数进化算法的不足,提高算法的整体搜索效率,同时能够确保较优的局部预测值和较好的全局预测精度,具备快速的收敛能力,验证MEAWNN预测模型在大坝变形预测中的可行性和实用性。 相似文献
3.
基本人工鱼群算法将基于鱼群行为的人工智能思想引入到解决函数优化的问题中,根据自然界中鱼类寻找食物的行为特点,推演出人工鱼的四种行为模型:随机行为、觅食行为、聚群行为、追尾行为。该算法具有对初值参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易实现等优点。本文的全局人工鱼群算法是针对基本人工鱼群算法运算速度慢、求解精度低和容易陷入局部极值的缺陷而提出的。该算法在觅食、聚群、追尾行为中用历史全局最优人工鱼的位置和感知区域内较优位置的和向量代替感知区域内较优位置。这样不仅缩短了人工鱼向最优解移动的时间,也提高了求解最优值的精度和速度。仿真结果表明,该算法在函数优化方面的优化性能高于基本人工鱼群算法。 相似文献
4.
针对粒子群优化算法易陷入局部最优并难以跳出的缺陷,提出了一种改进的算法。算法在采用自适应惯性权重基础上,引入粒子群局部收敛判断机制,对陷入局部最优的粒子采取新的进化模型以增加群体的多样性,进而降低了群体早熟收敛。通过新进化模型的粒子群优化算法对4个基准函数反复试验,仿真结果表明改进的粒子群算法具有更好的收敛精度并且可以有效避免早熟收敛问题,寻找到全局最优解。 相似文献
5.
建立大坝变形预测的支持向量机模型,并用遗传算法对支持向量机模型的核函数参数、惩罚参数和损失参数进行优化。将同一优化方法不同支持向量机核函数、不同优化方法同种支持向量机核函数进行横向对比,将BP神经网络、自回归AR(p)模型、多元回归分析法和周期函数拟合法进行纵向对比。结果表明,该GA-SVM(RBF)模型不仅能较好地预测大坝的变形趋势,而且能大幅提高预测精度。 相似文献
6.
《广东海洋大学学报》2021,(3)
【目的】针对天牛群搜索算法易陷入局部最优及搜索精度较低等缺陷,提出一种基于二阶振荡自适应变异的天牛群搜索算法。【方法】该算法引入二阶振荡环节增加算法的全局探索能力和局部开发能力。采用正余弦搜索思想对天牛个体进行位置更新,使得天牛个体可充分的利用自身与最优位置的差值信息逐渐趋近最优解。同时引入自适应t分布变异算子来增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。【结果与讨论】对高维单峰函数、高维多峰函数的仿真实验结果表明,改进的算法有效地提高其搜索精度、收敛速度及鲁棒性,克服其易陷入局部最优的缺陷。将改进天牛群算法应用于BP神经网络权值及阈值优化对船舶纵摇运动姿态进行预测,并于BP网络、BSO-BP网络及PSO-BP网络的预测结果进行比较,精度分别提升85.7%、74.6%和77.2%。改进天牛群搜索算法在实际工程应用中具有一定的优越性。 相似文献
7.
针对传统灰色模型在形变监测中数据序列拟合和预测精度不理想的情况,提出粒子群算法优化的分数阶算子EGM(1,1)模型。通过粒子群算法选择拟合EGM(1,1)平均相对误差最小的分数阶次,构建最优分数阶算子EGM(1,1)模型。用典型的变形监测数据验证优化模型,结果表明,优化模型对变形监测数据的拟合和预测都达到较高的精度,说明优化模型在变形监测数据的处理中具有可行性和有效性。 相似文献
8.
将深度全连接神经网络引入大坝变形预测领域,结合大坝多源监测数据的训练样本,建立基于深度全连接神经网络的大坝变形预测模型.利用几种常见的深度优化学习算法对模型进行优化训练,通过对比各损失函数的变化曲线选取最优学习算法,进一步构建基于最优学习算法的深度全连接神经网络大坝变形预测模型;最后结合大坝多源监测数据的测试样本对模型... 相似文献
9.
引入变分模态分解(VMD)和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络进行大坝变形预测研究。首先采用VMD降低大坝原始数据非线性和非平稳性对预测结果的影响;其次使用猎食者算法(HPO)对BiLSTM进行参数优化,构建基于VMD-HPO-BiLSTM的大坝变形预测模型;最后以某水电站大坝为例,将该模型预测结果与LSTM、BiLSTM和VMD-BiLSTM模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明,VMD-HPO-BiLSTM模型的RMSE、MAE和MAPE分别为0.446 mm、0.264 mm、18.593%,均优于其他3种模型,预测精度最高。 相似文献
10.
针对SVM模型在基坑沉降预测领域存在参数选择困难和基于单点数据建模的缺点,建立顾及邻近点的PSO-SVM模型。采用PSO-SVM模型进行最优训练样本数量研究,结果表明短期样本的预测效果最优。将邻近点沉降变形值作为影响基坑沉降的因素引入到改进的PSO-SVM模型中,实例表明,在短期样本数据下顾及邻近点的PSO-SVM模型的拟合精度优于PSO-SVM模型,而在中长期样本条件下预测精度不佳。针对该缺点提出组合多尺度一维小波分解函数和柯西分布函数来改进顾及邻近点的PSO-SVM模型,实验结果表明,顾及邻近点的改进PSO-SVM模型可有效解决参数选择困难和单点建模的问题,适用于不同样本数量下的沉降变形预测,具有较高的预测精度。 相似文献
11.
In order to solve the problems of multi-parameter,multi-extreme and multi-solution in the nonlinear iterative optimization process of Rayleigh wave inversion,the artificial bee colony(ABC)algorithm is selected for global nonlinear inversion.The global nonlinear inversion method does not rely on a strict initial model and does not need to calculate the derivative of the objective function.The ABC algorithm uses the local optimization behavior of each individual artificial bee to finally highlight the global optimal value in the colony,and the convergence speed is faster.While searching for the global optimal solution,an effective local search can also be performed to ensure the reliability of the inversion results.This paper uses the ABC algorithm to perform Rayleigh wave dispersion inversion on the actual seismic data to obtain a clear undergrounding of shear wave velocity profile and accurately identify the location of the high-velocity interlayer.It is verified that the ABC algorithm used in the inversion of the Rayleigh wave dispersion curve is stable and converges quickly. 相似文献
12.
《山地科学学报》2021,(8)
Landslide probability prediction plays an important role in understanding landslide information in advance and taking preventive measures. Many factors can influence the occurrence of landslides, which is easy to have a curse of dimensionality and thus lead to reduce prediction accuracy. Then the generalization ability of the model will also decline sharply when there are only small samples. To reduce the dimension of calculation and balance the model's generalization and learning ability, this study proposed a landslide prediction method based on improved principal component analysis(PCA) and mixed kernel function least squares support vector regression(LSSVR) model. First, the traditional PCA was introduced with the idea of linear discrimination, and the dimensions of initial influencing factors were reduced from 8 to 3. The improved PCA can not only weight variables but also extract the original feature. Furthermore, combined with global and local kernel function, the mixed kernel function LSSVR model was framed to improve the generalization ability. Whale optimization algorithm(WOA) was used to optimize the parameters. Moreover, Root Mean Square Error(RMSE), the sum of squared errors(SSE), Mean Absolute Error(MAE), Mean Absolute Precentage Error(MAPE), and reliability were employed to verify the performance of the model. Compared with radial basis function(RBF) LSSVR model, Elman neural network model, and fuzzy decision model, the proposed method has a smaller deviation. Finally, the landslide warning level obtained from the landslide probability can also provide references for relevant decision-making departments in emergency response. 相似文献
13.
为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。 相似文献
14.
结合加权非等距GM(1,1)模型与线性回归理论,构建灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型,并给出对模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m的优化方法。与加权非等距GM(1,1)模型和线性回归预测模型相比,灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型的精度更高,预测有效时间更长,模型的稳定性更好。优化v和m后,灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型的实用性、稳定性进一步提高。 相似文献
15.
为解决多输出边坡变形预测问题,提高预测模型的精度及计算效率,提出基于多输出相关向量机（MRVM）的边坡变形预测新模型。通过将标准RVM的单输出功能拓展到多维输出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法优化其参数。以某大型干坞边坡变形为例,基于MRVM建立边坡坡顶水平变形与沉降变形预测模型,并对其精度及计算效率进行分析。实验结果表明,MRVM的精度高于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,证实拓展RVM所采用的方法可行,并具有较好的边坡预测精度;MRVM的计算时间远小于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,具有较高的计算效率,并简化了建模程序,实现了对边坡的多个变形量进行同时预测。 相似文献
16.
针对多面函数拟合法的中心节点难以选取的问题,提出将蚁群算法引入多面函数并结合稳健估计构建高精度拟合模型的方法。利用蚁群算法在复杂地形中快速寻找特征点,与少量非特征点共同作为中心节点参与模型构建,将稳健估计加入多面函数,运用选权迭代法剔除粗差对拟合模型的影响。GPS高程拟合数据处理实例表明,基于蚁群算法的多面函数结合稳健估计的拟合方法可有效剔除粗差的影响,且拟合精度比只用均匀格网法提高26%。 相似文献
17.
针对灰色GM(1,1)预测模型预测结果精度低、模型缺乏稳定性的问题,基于最小二乘配置理论的GM（1,1)预测优化模型,首先通过使得生成序列新预测值的误差在最小二乘意义下最小,选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值;然后将优化的GM(1,1)模型和最小二乘配置理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建优化的灰色最小二乘配置预测模型;最后通过对建筑物的沉降数据进行定量分析与预报,与其他模型进行对比分析。 相似文献
18.
针对最小范数解缠方法的代价函数模型以及迭代效率问题,提出一种符合L0范数准则的高效的二维相位全局最优解缠方法。在对最小范数代价函数模型特征进行分析的基础上,给出一种符合L0范数准则的代价函数,满足在相位不连续边界的切方向上相对法方向具有更强的约束作用,保证解缠迭代处理时连续相位按照代价函数的约束条件进行趋近的同时,不连续边界不会被破坏。为了解决线性方程中低频误差收敛慢的问题,根据最小范数方法独立性的特点,采用数据分块处理方法,注重高频信息以提高迭代处理效率,将低频信息处理转移到数据块间偏移量计算中。实验对比分析表明,新解缠方法在可靠性和效率方面都能够达到较好的水平。 相似文献
19.
提出一种基于EM算法优化相关向量机(RVM)的BDS-3超快速钟差预报算法。首先,利用组合MAD法预处理钟差数据,并进行一次差分计算;然后,利用钟差一次差分数据对RVM模型进行训练,通过EM算法迭代求取模型的超参数;最后,利用优化后的RVM模型进行数据预测,将钟差一次差分预测值还原,得到钟差预报值。采用iGMAS中心提供的实测BDS-3超快速钟差数据进行预报实验,并将本文模型与QP模型、SA模型及iGMAS超快速钟差预报产品(ISU-P)结果进行对比分析。结果表明,对于6 h、12 h和24 h预报,本文模型预报BDS-3卫星钟差数据的平均精度均优于0.61 ns;与ISU-P、QP模型和SA模型相比,本文模型预报24 h时精度分别提升64.1%、50.0%和49.2%。 相似文献