土石坝初始漏测沉降的分层遗传计算方法

针对土石坝初始漏测沉降常规计算方法中对实际沉降过程描述差的缺点,提出了一种基于分层遗传算法的土石坝初始漏测沉降计算新方法,该方法将初始漏测沉降自身也作为优化的参数,对3个参数进行分层优化。实例证明,该方法合理有效,计算精度高,同常规方法相比具有明显的优越性。     

土石坝测压管水位滞后时间的计算方法

分析了测压管水位的滞后原因,基于GA-RBF的遗传算法理念,依据库水位与测压管水位在扣除滞后时间条件下基本满足线性关系原理,对滞后时间进行了优化计算,其中对库水位和测压管水位的拟合采用径向基函数神经网络来实现。实例证明,该方法简单合理,计算精度高,其效果是令人满意的。     

基于NSGA Ⅱ-SVR的大型箱涵施工进度方案优选

水利工程项目施工方案的确定是整个项目建设期间最重要的决策之一，对工程进度和成本有重要影响。通过考虑主要施工机械和班组配置对工期和成本的影响，建立SVR模型实现不同施工方案与对应工期及成本数据的模拟，在此基础上采用多目标遗传算法实现施工方案的优选，并以南水北调某输水箱涵工程为例，建立同时考虑工期和成本的优化模型，实现了工程施工方案的优选，验证了模型和方法的适用性和准确性。