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基于遗传算法的GNA优化反演方法
  • 期刊名称:武汉大学学报(工学版), 2010, 43(3): 283-287.
  • 时间:0
  • 分类:TV698[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]南京水利科学研究院,江苏南京210029, [2]水利部大坝安全管理中心,江苏南京210029, [3]长江水利委员会长江勘测规划设计研究院,湖北武汉430010
  • 相关基金:南京水利科学研究院基金(编号:Y70801); 国家科技支撑计划项目(编号:2006BAC14B06); 国家自然科学基金项目(编号:50809025)
  • 相关项目:混凝土坝空间场的安全预警模型研究
中文摘要:

遗传优化反演方法是工程反演计算的一个重要发展方向,但是由于算法自身的局限性,导致基于单纯遗传算法的优化反演技术难以推广应用.在深入分析遗传算法特性的基础上,指出其相应的不足之处;基于此,引入神经网络算法与模拟退火算法,有机融合3种算法,扬长避短,提出了基于遗传操作的GNA优化反演新算法;算例表明,提出的融合优化反演方法计算效率高、计算精度可靠.

英文摘要:

The method of optimized back analysis based on genetic algorithm is an important developing direction.But,due to its own limitations,the popularization and application are very difficult.In this paper,the properties of genetic algorithm are analyzed;and its disadvantages are pointed out.On the basis of above analysis,the artificial neural network and the simulated annealing algorithm are drawn into the genetic algorithm.So,a new method of optimized back analysis named GNA(genetic-neural network-annealing)is put forward.Finally,an example is given to confirm that the GNA method is more efficient and effective than the single method of genetic algorithm.

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