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蚱蜢算法是一种新型的群智能优化算法,其灵感来源于蚱蜢在不同阶段表现出的独特觅食行为。该算法将蚱蜢算子的移动分为局部搜索与全局搜查两个阶段,算子每次移动均受其余所有算子的共同影响,以保证收敛到精确解。将蚱蜢算法引入面波频散曲线反演,以获得近地表横波速度。基于理论数据和实测瑞雷波数据,分析了利用蚱蜢算法计算近地表横波速度的有效性和适用性。目标函数解在反演迭代过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的分布概率高,即在寻找到全局最优解的同时,能够确保解中每个参数同时达到最优,保证了反演结果的可靠性。 相似文献
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应用瑞雷面波频散曲线反演地下介质的横波速度剖面是面波勘探的重要步骤之一。传统线性反演方法已不能满足物探工程的要求,非线性的反演方法成为研究热点。文中将基于粒子群优化算法和蚁群优化算法的非线性混合优化算法应用于瑞雷面波频散曲线反演,获得横波速度剖面。该算法利用信息素引导机制更新粒子的早期位置,充分结合了粒子群优化算法对全局最优解的引导策略和蚁群优化算法的局部搜索能力,克服了粒子群算法在群体处于平衡状态时粒子群更新停滞不前和蚁群算法对多极值函数求解时收敛早熟的缺点。通过对多种理论模型频散曲线的反演,检验了该算法的有效性和稳定性;与单独的蚁群算法、粒子群算法反演结果的对比验证了该算法的优越性;实测数据反演结果检验了算法的实用性。 相似文献
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附加质量法在清江水布垭面板堆石坝堆石体密度测定中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍了附加质量法测定堆石体密度的检测原理,仪器设备及现场测试过程,并结合水布垭工程堆石体密度测定实例。分析了该方法的有效性。应用结果表明,该方法不但具有现场测试快速,轻便,精度高等优点,而且不挖坑不取样,在堆石体密度检测中具有广阔的应用前景。 相似文献
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利用瑞雷波频散曲线反演地下介质的横波速度是一种有效可靠的地球物理方法,且已被广泛应用于近地表地质调查和勘测。传统线性反演方法已不能满足日益复杂的目标或任务的需求,而非线性反演方法因其反演速度快、原理直观易懂而倍受关注。非线性反演方法中的人工神经网络具有自组织、自学习能力、联想记忆能力、高度容错性和抗干扰性,对不同反演问题能(通过相应网络训练后)反演出相应的目标参数。鉴于此,引入BP人工神经网络对地震面波进行反演,通过网络设计、训练和学习,求得最优解而不是精确解,以此避免了其他非线性反演方法易陷入局部极小值的问题。通过选取BP神经网络对多种典型地质模型在无噪和含噪情形下得到的频散曲线分别进行反演,并对比反演结果与真实数据,验证了此方法反演频散曲线的有效性和稳定性。最后,对实际数据进行反演,并与其他方法反演结果进行对比、分析,检验了该反演方法的实用性。 相似文献
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多模式瑞雷波波场特征及能量分布特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对实际工程勘察中3种常见的典型地质结构,利用高阶有限差分正演模拟技术,深入研究了多模式瑞雷波波场特征及能量分布特性。研究结果表明:对于递增型地质结构,基阶波在整个频带波场特征十分明显,基阶波能量占整个波场的主导地位,此时反演分析时可仅利用基阶波信息;而对于含低速软弱夹层或高速硬夹层等复杂地质结构,高模式波波场特征在高频段或中频段十分显著,基阶波能量则在这些频段处于次要地位,此时反演分析时应充分利用多模式瑞雷波信息,以提高复杂地质结构反演解释精度和可靠性。 相似文献
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反演瑞雷波频散曲线能有效地获取横波速度和地层厚度,但基于局部线性化的瑞雷波频散曲线反演方法很难适应反演目标函数的非线性、多参数、多极值的特点。为此,提出并测试了一种新的基于全局优化策略的粒子群优化(PSO)算法的瑞雷波频散曲线反演方法。首先反演了三个理论模型的无噪声和含噪声数据,验证了PSO对瑞雷波数据反演的有效性与稳定性;然后将PSO与模拟退火法(SA)进行对比,说明PSO相对于SA具有全局收敛性强、收敛速度快、求解精度高的特点;最后,反演了来自美国怀俄明地区的实测数据,检验了PSO对瑞雷波数据反演的适用性。理论模型试算和实测资料分析表明,PSO可以用于瑞雷波频散曲线的定量解释。 相似文献
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近年来建筑行业发展速度较快,为了能够进一步提高建筑工程施工的质量,需要重视建筑工程管理工作。但在当前建筑工程项目实施过程中,影响建筑工程管理的因素较多,因此需要积极采取有效的措施加以解决,全面促进建筑工程管理水平的提高,为建筑企业的健康、稳定发展打下坚实的基础。针对建筑工程管理工作的内涵、核心等问题进行研究,分析建筑工程管理工作的主要影响因素,并对当前的管理问题进行分析,进行对策探讨,为类似工程提供借鉴。 相似文献
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