边坡最危险滑动面全局搜索的模拟退火算法及改进   总被引：4，自引：3，他引：1  

张浩  王常明  马文东 《吉林大学学报(地球科学版)》2007,37(1):129-133

最危险滑动面的确定是边坡稳定性分析中一个至关重要的问题。利用模拟退火算法,结合简化Bishop法,进行边坡最危险滑动面的搜索。在分析模拟退火法中存在的不足及其根由的基础上,对算法进行了改进。通过计算机编程技术实现了改进的模拟退火算法。计算结果与典型算例对比证明：改进后的模拟退火算法能够有效避免局部最优解,方法具有实用性。  相似文献   

基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类   总被引：14，自引：0，他引：14  

周翠英  张亮  黄显艺 《地球科学》2005,30(4):480-486

围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性.   相似文献   

基于改进遗传算法的地下空区边坡稳定性分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

万文  曹平  冯涛  袁海平 《岩土力学》2006,27(11):2015-2019

以边坡稳定性计算的非圆弧滑动面条分法为基础,提出一种改进的遗传算法。在无需对边坡最危险滑动面的几何形状进行假设的前提下,自由搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数。通过工程实例,将改进方法与其他方法进行对比分析,结果表明：该方法不仅准确可靠,而且总能搜索到全局最优解。该实例也表明：在其他条件不变的情况下,地下空区是导致边坡失稳的主要因素。  相似文献   

GT型土壤固化剂改良土的工程特性研究   总被引：18，自引：3，他引：15  

方祥位  孙树国  陈正汉  申春妮  徐尔昌 《岩土力学》2006,27(9):1545-1548

GT型土壤固化剂是一种新型的土壤改性加固材料,以高钙灰和脱硫石膏两种工业废料为主要原料,辅以生石灰、水泥、熟石膏、硫酸铝及明矾石等次要成分,采用生石灰消解法除去脱硫石膏中的自由水,按全粉料配料的方法研制而成。按一定掺量向土中掺入石灰和GT型土壤固化剂制成石灰改良土样和固化剂改良土样并进行养护、浸水,对土样进行击实试验、直剪试验、压缩试验和渗透试验。试验结果表明固化剂改良土的击实效果、抗剪强度、压缩性、抗渗透性等工程特性明显优于石灰改良土。分析了GT型土壤固化剂加固土的机理,为进一步的研究和工程应用提供参考。  相似文献   

求解Radon变换改进Fourer算法的误差分析     

张铁  阎家斌 《CT理论与应用研究》2000,9(1):12-16

本文将对求解Ｒａｄｏｎ变换的改进Ｆｏｕｒｉｅｒ算法进行误差分析,证明了在Ｌ２范数下改进Ｆｏｕｒｉｅｒ算法是收敛的且具有Ｏ（１／ｑ）敛阶,其中２ｑ为像素点矩陈阶数。  相似文献   

改进基于事件的时空数据模型   总被引：1，自引：1，他引：0  

牛方曲  朱德海  程昌秀 《地球信息科学学报》2006,8(3):104-108

本文回顾了基于状态的时空数据模型和基于事件的时空数据模型。为了完整记录下时空的变化过程,有利于时空过程的查询,论文针对栅格数据提出了一种改进基于事件的时空数据模型。该模型完整地记录下地理现象的变化过程,并将地图数据的当前状态作为基图。由于大多应用中对现状图调用的最多,所以将现状图作为基图改进了系统的运行效率。最后,为了体现模型查询变化信息的优势,文章分析了一些时空查询实例。  相似文献   

多种模式降水预报的稳定性特征研究     

曲巧娜  吴炜 《气象》2024,50(4):420-433

预报的稳定性是指对同一时段在不同时间发布的多时效预报结论的一致性,是模式预报质量的一个重要方面,较大的不稳定性会给使用者造成困扰。为深入了解业务常用模式的稳定性,使用相对标准偏差指标计算不同时效预报的降水量波动大小,并改进了Flip-Flop指数（改进后简称FFnorm）,计算多时效降水量预报变化趋势的翻转程度,衡量预报变化趋势的稳定性,对2种全球模式（ECMWF、NCEP-GFS）、3种区域模式（CMA-MESO、CMA-SH9、HHUPS-ST）,在中国6个气候分区中降水预报的稳定性进行对比分析,分为实况有降水和暴雨及以上降水2种情况进行了讨论。结果表明：实况有降水时,相对区域模式来说,全球模式的多时效降水预报的相对标准偏差较小,即模式降水量预报的波动较小;各模式对西南区的西部、东北区的东部以及华南区的南部预报的波动性相对较小,西北区的西部波动性较大。就多时效降水量预报变化趋势而言,2种情况下均为CMA-MESO、NCEP-GFS和 ECMWF的稳定性较好,其FFnorm指数小于HHUPS-ST和CMA-SH9模式,其中CMA-MESO对西南区、华南部分地区降水量预报变化趋势的稳定性较为突出;CMA-SH9的指数最大,多时效降水量预报变化趋势稳定性较差;各模式对长江中下游地区的FFnorm指数相对较大,多时效预报趋势的稳定性较差。有降水时,CMA-MESO随时效临近的降水量预报变化趋势稳定（单调递增、单调递减或不变）的频次最多,其次是NCEP-GFS,2种降水情况下,该2种模式的降水量预报均为随时效临近单调递增次数大于递减次数,且CMA-MESO单调递增特征尤其显著。以上特征能够为模式调试和预报决策提供参考。  相似文献   

A hybrid ensemble method for improved prediction of slope stability          下载免费PDF全文

Chongchong Qi  Xiaolin Tang 《国际地质力学数值与分析法杂志》2018,42(15):1823-1839

Accurate prediction of slope stability is a significant issue in geomechanics with many artificial intelligence (AI) techniques being utilised. However, the application of AI has not reached its full potential because of the lack of more robust algorithms. In this paper, we proposed a hybrid ensemble method for the improved prediction of slope stability using classifier ensembles and genetic algorithm. Gaussian process classification, quadratic discriminant analysis, support vector machine, artificial neural networks, adaptive boosted decision trees, and k‐nearest neighbours were chosen to be individual AI techniques, and the weighted majority voting was used as the combination method. Validation method was chosen to be the 10‐fold cross‐validation, and performance measures were selected to be the accuracy, the receiver operating characteristic curve, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Grid search and genetic algorithm were used for the hyperparameter tuning and weight tuning respectively. The results show that the proposed hybrid ensemble method has great potential in improving the prediction of slope stability. Compared with individual classifiers, the optimum ensemble classifier achieved the highest AUC value (0.943) and the highest accuracy (0.902) on the testing set, denoting that the predictive performance has been improved. The optimum ensemble classifier with the Youden's cut‐off was recommended for slope stability prediction with respect to the AUC value, the accuracy, the true positive rate, and the true negative rate. This research indicates that the use of the classifier ensembles, rather than the search for the ideal individual classifiers, might help for the slope stability prediction.  相似文献   

改进的自适应遗传算法支持下点云与BIM模型配准     

李国远  王健  刘秀涵  孙文潇 《测绘通报》2020,(2):160-162

在钢结构数字化检测中，点云与设计模型的配准是进行数字化检测的关键步骤，配准的精确度决定了检测分析的准确度。传统配准方法一般先进行粗配准再进行精确配准，计算量大且收敛速度缓慢。针对精确配准存在的问题，本文提出了基于改进的自适应遗传算法用于点云与设计模型的配准方法，自适应地调整交叉概率与变异概率的执行顺序及概率值的大小，提高了种群的多样性及收敛速度。试验证明，改进后的自适应遗传算法极大地提高了点云与模型配准精度和收敛速度。  相似文献   

基于大气温度和水汽含量改进HJ-1B地表温度反演     

宋兆璞  赵凯 《测绘与空间地理信息》2017,(3)

为了提高地面气象站稀少地区地表温度遥感反演的精度,本文基于多源遥感数据的优势,首先利用MODIS影像获取研究区像元尺度上平均大气水汽含量;然后利用同时相的HJ-1B影像估算区域地表比辐射率,再采用温度-植被指数法获取近地表大气温度;最后将以上3个参数输入单窗体算法,改进其地表温度反演的精度。研究结果表明,改进单窗体算法反演地表温度与地面实测温度的偏差小于1 K,为地面气象站点稀少的植被覆盖区域提供了一种可行的精确遥感反演地表温度方法。  相似文献