遗传-神经网络算法在水下隧道涌水量预测中的应用

水下隧道涌水问题受到多种因素的综合影响,具有非线性和高度复杂性。本文应用遗传算法和BP神经网络,结合工程实例,选用隧道围岩裂隙发育情况、上覆含水体富水性、上覆水压、隧道埋深、隧道围岩上覆相对隔水层强度和上覆基岩破碎带与隧道顶板的距离作为影响水下隧道涌水的主要因素,以调查的数据作为训练样本,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了水下隧道涌水量的遗传-神经网络预测模型,并进行了计算分析。结果表明:该模型收敛性能好,预测精度高,简单可行。该方法为水下隧道涌水量的预测提供了一条新思路。     

辽宁省闹德海水库出库水沙关系研究

闹德海水库汛期排沙与防洪和兴利蓄水矛盾十分突出,研究该水库汛期排沙与汛期水位的联合控制,应首先深入研究该水库的出库水沙关系。本文通过不同情景下的出库水沙关系分析,得到实用性较强的出库水沙关系方案,为未来该水库的汛期水沙联合调度奠定基础,同时为国内同类问题的解决提供新思路。     

全维观测器问题的算法研究

全维观测器就是通过两个状态反馈矩阵F和G的选取,得到这两个矩阵就可以得到全维状态观测器。对于多输入线性时不变系统,状态反馈矩阵F和G不唯一。目前,常用设计方法都没有解决F和G的优化设计,本文将矩阵遗传算法引入基于Sylvester方程的算法中,优化反馈矩阵,仿真结果表明：该算法求出的反馈矩阵F和G优于其它各种方法,对于工程实现无疑是有意义的。     

一种基于自适应遗传算法的航迹重规划

航迹重规划技术是保证无人飞行器航行安全的关键技术之一。本文针对遗传算法航迹重规划容易陷入局部最优解的问题展开研究。采用自适应交叉变异概率的遗传算法规划局部航迹,避免了航迹早熟,防止航迹陷入局部最优解。通过仿真实验表明,自适应遗传算法能在模拟环境中规划出满足约束条件的近似最优航迹,提升了遗传算法解决航迹重规划的效能。     

基于遗传算法的航空弹药保障人员优化配置

航空弹药保障任务中人员合理高效的配置是一个多约束条件下的组合优化问题。在建立保障人员配置模型的基础上,通过操作因子对模型的合理描述,应用遗传算法对模型进行优化求解,得到合理的保障人员数量和最优的保障人员配置方案。实例仿真验证了模型的正确性及算法的有效性。     

改进的遗传算法应用于碎片拼接

碎片拼接实际用途已经越来越广泛,本文讲述传统碎片拼接的方法,引出图形匹配策略,传统的碎片拼接算法大多需要大量繁琐的计算,大大增加了算法的时间复杂度,依据传统算法的不足,改进遗传算法应用于碎片匹配策略,提出可以实现更高效率、更高准确率的碎片拼接算法。     

一种改进的遗传算法在飞行冲突解脱

随着空中交通流量的增加,空中交通管理系统面临着越来越严重的航线拥挤问题.在自由飞行的环境下,发生冲突的可能性会大大增加,冲突解脱技术成为提高飞行安全与效益的一项关键技术.针对此问题,提出了一种改进的、能够快速准确进行航路规划的遗传算法,与标准遗传算法进行比较,取得了较好的优化效果.     

基于响应面法的三维炮尾结构设计优化

为满足某炮尾结构布置的特殊需要,在输弹槽贯穿托弹板的开放式炮尾结构基础上,重新设计传力结构;采用基于响应面法（Response Surface Method,RSM）的多目标遗传算法NSGA-II寻找齿形传力结构的最优参数,通过编写Python脚本控制Abaqus内核实现自动前处理,对其进行有限元分析,并基于iSight实现多目标三维模型设计优化.该方法摒弃传统的二维优化三维验证的理念,将多目标遗传算法与RSM结合起来,在iSight中直接进行三维模型设计优化,可节省计算时间、提高计算效率、改善设计水平.     

基于遗传算法的BP神经网络优化策略研究

人工神经网络（ANN）可用作机器人控制器,完成多机器人协作搬运作业。针对这种方法收敛速度较慢,误差较大的不足,本文提出基于遗传算法优化的方法。该方法利用遗传算法优化人工神经网络,通过改变ANN结构和遗传算法操作参数,找到最优网络,提高网络收敛速度。仿真结果证明,该方法的可行性与有效性。     

优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。