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基于RAGA的指数曲线模型预测基桩承载力 总被引：2，自引：0，他引：2
预测挤扩支盘桩单桩极限承载力指数曲线模型的函数表达式是一个超定非线性方程。采用传统的最小二乘法对该模型参数进行回归处理时,往往由于计算复杂和人为因素的影响使预测结果存在较大的误差。为此,用实数编码加速遗传算法（RAGA）,对指数曲线模型的参数和理论极限承载力进行优化,并基于MATLAB环境下编写了模型的计算程序。结合工程实例,应用指数曲线模型对挤扩支盘桩静载荷试验实测数据进行了拟合分析。结果表明,基于RAGA的指数曲线优化模型能够更好地拟合实测数据和有效地预测单桩极限承载力,且基于RAGA的指数曲线优化模型具有求解速度快、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。 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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