基于进化策略的CHC遗传算法及岩性波谱识别   总被引：2，自引：0，他引：2  

张振飞胡光道  杨明国 《地球科学》2003,28(3):351-355

野外实测岩性波谱数据的数据挖掘可以为高光谱遥感建模提供依据.针对实测波谱数据的特点, 设计了一种基于Monte Carlo抽样进化机制的CHC (cross generation elitist selection, heterogeneous recombination, cataclysmic mutation , 跨世代精英选拔、异物种重组、灾变变异) 遗传算法用于多类岩性判别.应用于云南北衙金矿蚀变岩的识别, 表明该方法具有快速高效性.   相似文献   

基于遗传-神经网络的单桩竖向极限承载力预测方法研究   总被引：15，自引：4，他引：11  

刘勇健 《岩土力学》2004,25(1):59-63

分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法的特点,建立了基于遗传-BP神经网络的单桩竖向极限承载力预测模型。实例研究表明,预测模型性能良好、预测精度提高、简便易行、行之有效,该方法具有广泛的应用前景。  相似文献   

岩体初始应力场的遗传算法与有限元联合反演法   总被引：12，自引：5，他引：7  

易达  陈胜宏  葛修润 《岩土力学》2004,25(7):1077-1080

岩土工程问题的有限元分析一般需要考虑初始应力场。实际工程中,岩体往往为非线性。本文采用遗传算法与有限元联合反演法求解非线性岩体初始应力场,通过算例说明文中所提方法是合理的,可在工程应用中推广。  相似文献   

考虑张拉-剪切渐进破坏的边坡矢量和法研究     

王伟  陈国庆  郑水全  张广泽  王栋 《岩土力学》2019,40(Z1):468-476

针对边坡渐进破坏过程中岩土体强度参数不断劣化现象,采用应变软化模型代替传统的理想塑性模型,提出一种考虑张拉?剪切渐进破坏的边坡矢量和分析方法。从安全系数表达式与最危险滑动面搜索两方面进行研究,首先基于滑动和力的矢量特性,改进矢量和法滑动趋势与安全系数表达式,进而基于改进自适应遗传算法搜索边坡最危险滑动面。算例表明,采用应变软化模型时的矢量和法安全系数与最危险滑动面形态具有动态变化与调整的特性。该基于张拉-剪切应变软化模型的计算方法进一步扩展了边坡矢量和分析法。  相似文献   

基于主控因子分析与GM-IAGA-WNN联合模型的平推式滑坡位移预测研究——以垮梁子滑坡为例     

黄健  李桥  巨能攀  许强  王昌明 《工程地质学报》2019,27(4):862-872

滑坡位移预测模型是滑坡预警系统建立的核心,而模型可靠性与精确性关键在于主控因子的选取与基础理论模型的构建。学者们通过大量滑坡实例研究,已取得了诸多成果,但是由于滑坡位移变化具有强烈的个性特征及趋势发展的不确定性问题,在多因子联合作用下的位移预测模型尚有不足之处。本文以西南地区普遍存在的平推式滑坡——垮梁子滑坡为研究对象,结合前人已有的研究成果,综合考虑坡体内外各项影响因子,利用灰色关联度与相关性分析对坡体变形主控因子进行优化筛选。以此为基础,提出一种基于GM（1,1）灰色模型与改进型自适应遗传算法（IAGA）进行优化的小波神经网络（WNN）联合预测模型构建方案。通过对垮梁子滑坡历时5年的监测数据挖掘分析,得知滑坡变形受累计降雨、渗压、地下水位及土体含水率影响显著,预测结果与实际监测比较吻合。相较于传统BP神经网络模型、小波神经网络模型和未优化遗传算法-小波神经网络联合模型,该联合模型具有更好的稳定性与精度优势,在滑坡预警预报研究中具有良好的应用前景。  相似文献   

基于改进遗传算法一神经网络的玄武岩构造环境判别及对比实验     

任秋兵  李明超  韩帅 《地学前缘》2019,26(4):117-124

通过岩浆岩的地球化学特征判别岩浆形成的大地构造环境和岩浆源区的化学性质是地球化学全岩分析最重要的应用之一。该方法利用全岩地球化学数据,包括主量元素、微量元素和同位素组成数据,对给定岩浆岩(玄武岩、花岗岩等)的大地构造环境进行判别。作为人工智能技术在地球化学研究领域中的新尝试,机器学习判别方法逐渐成为经典判别图解法的补充研究手段。然而,高维数据特征筛选和繁多未知参数确定是影响算法分类准确性的两个主要因素。为此,提出一种遗传算法优化神经网络耦合判别方法(GA-NNDM)。该方法利用特征选择、参数确定和分类性能之间的反馈联系,将分类准确率、所选特征数量和特征代价作为适应度函数,通过迭代演化寻求最佳特征子集和未知参数,从而达到减少特征、优化参数和提高性能的目的。此外,根据公开玄武岩样品地球化学数据,通过K折交叉验证等方法设置纵向、横向比较实验来验证GA-NNDM在玄武岩构造环境判别方面的准确性、稳定性和外延性。仿真实验结果表明,GA-NNDM具有优良的判别效果和泛化能力,其总体分类准确率能达到90%。因此,GA-NNDM值得在地球化学领域做进一步推广应用。  相似文献   

非线性最小二乘估计的遗传算法   总被引：3，自引：0，他引：3  

田玉刚  王新洲  花向红 《测绘工程》2004,13(4):6-8

探讨了用遗传算法进行非线性模型参数估计的可能性,设计了非线性最小二乘估计的遗传算法,并用实例验证了该算法的有效性.通过比较该算法与其它算法的结果,得出了一些具有参考价值的结论.  相似文献   

改进IGA—GP方法在流域需水预测中的应用——以黄河流域为例     

薛小杰  黄四霞  王宽  雷艳 《干旱区地理》2008,31(6)

遗传算法是借鉴生物学的自然选择和遗传进化机制,通过作用于染色体上的基因寻找优良的染色体,求到待解问题最优解的一个近似解.针对遗传算法易陷入局部最优解的不足,采用改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立有广泛搜索能力和很强的局部精化能力的IGA-GP算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,优化的原理是运用GP自动生成BP正向计算过程中隐含层到输出层的函数关系式,此函数关系式可随着训练样本的变化而自动调整,使得新加入的样本影响已学习完的样本的问题得到最终解决,因而可进一步增强BP网络的自适应能力和抗干扰能力;同时用IGA代替BP的反向传播算法,加快收敛速度和克服BP易陷入局部最优的不足,从而实现了对BP神经网络的优化.并在此基础上建立了黄河流域需水预测模型,误差分析结果显示,IGA-GP算法预测结果最大误差为2.894%,最小误差为0.088%,满足误差精度不大于5%的要求,而没有优化的BP神经网络拟合结果最大误差为8.314%,最小误差为0.832%,不满足预测精度要求,证明该IGA-GP模型具有较高的预测精度.鉴于此,通过IGA-GP的算法对黄河流域2010、2020及2030水平年工业、农业、生活及生态需水量进行了预测.  相似文献   

基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络在岩爆预测中的应用     

张乐文  张德永  李术才  邱道宏 《岩土力学》2012,33(Z1):270-276

岩爆发生机制复杂,影响因素较多,通过粗糙集理论中的属性约简和条件属性重要性评价,确定特定地质条件下岩爆的主要影响因素,删除冗余数据。使用遗传算法(GA)优化径向基函数（radial basis function,简称RBF）神经网络参数,通过RBF神经网络隐层单元将低维模式输入变换到高维空间内,拟合影响因子和岩爆等级之间的非线性映射关系,建立基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络岩爆预测模型,目前未见其在地下洞室岩爆预测中应用。在根据工程实际情况选取多个理论判据的基础上,将建立的预测模型应用于实际工程的岩爆预测问题,并与实际岩爆发生情况进行对比分析。结果证明,该方法的评价结果与实际情况较为吻合,对后期施工有较好的指导作用。  相似文献   

地下矿体采动下的露天采场边坡稳定性研究     

石露  李小春  孙冠华  白冰 《岩土力学》2012,33(3):812-820

对于进入中晚期的露天金属矿,为了延长矿山的寿命或露天转地采稳产过渡,通常选择露天与地下联合开采,那么矿体采动下的边坡稳定性问题则尤为突出。在边坡几何形态、上部荷载和材料性质等不变的情况下,极限平衡获得的边坡安全系数为定值,因此,不能用来反映地下矿体采动对边坡稳定性影响。为了克服常规极限平衡方法的上述缺陷,采用基于边坡应力场的矢量和法求解滑动面的安全系数,结合蚁群算法与遗传算法联合搜索边坡临界滑动面,以确定矿体开采前后边坡的安全系数和临界滑动面。最后,给出一个假定算例和两个工程算例说明上述安全系数求解和临界滑面搜索方法的有效性,并揭示了地下矿体开采对露天采场边坡的稳定性的影响。  相似文献