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水工混凝土损伤的声发射特性演化试验分析
  • ISSN号：1006-2823
  • 期刊名称：武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
  • 时间：2014.6.6
  • 页码：1183-1187
  • 分类：O141.4[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构：[1]河海大学地球科学与工程学院,南京211100, [2]国家基础地理信息中心,北京100830, [3]河海大学水利水电学院,南京210098
  • 相关基金：国家自然科学基金面上项目（51379068,51179066）
  • 相关项目：病险坝除险加固效应多源多尺度跟踪监控与评析
作者： 苏怀智|佟剑杰|胡江|李皓|
关键词： 大坝变形, 多变量灰色模型, 遗传算法, 优化, 预测, dam deformation, multivariable grey model, genetic algorithm, optimizing, prediction
中文摘要：

利用遗传算法具有的全局寻优能力来优化差分格式的多变量灰色模型MGM（1,n,q）。详细介绍了遗传算法优化参数q的过程,并用此模型对大坝变形监测数据进行建模分析及预测。结果表明,经遗传算法优化的MGM（1,n,q）模型比MGM（1,n）模型具有更高的拟合精度和预测精度。

英文摘要：

Difference scheme of MGM（ 1,n,q） model could be optimized through using the genetic algorithm because genetic algorithm possesses the characteristics of full optimal. The process of optimizing the parameter q by genetic algorithm is introduced in details and applied to analyze and predict the monitoring data of dam deformation. The results show that MGM（ 1,n,q） model optimizing by genetic algorithm not only has higher fitting precision,but also improve the prediction accuracy.

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