大坝安全监控遗传规划模型的改进

通过等梯度增加的方法对个体创建机制进行了改进,并对某规划问题进行个体树生成实验。结果表明,等梯度法生成的树分布均匀、结构合理、能更好地描述问题的解空间。同时,针对遗传规划中群体规模较大、收敛效率低等特点,对传统遗传规划中初始群体的生成方法进行了改进,将排序法和最优法相结合提出了最优排序生成法,并通过对两个函数进行符号回归验证,说明该法合理可行。建立了改进的遗传规划(IGP)模型、回归分析模型和传统遗传规划模型,并采用三种模型对某大坝的实际监测数据进行了分析和预测。结果表明,IGP模型精度更高、可靠性更好、具有较高的实用价值。     

改进的遗传神经网络模型及其在变形监控中的应用

针对基本遗传算法(SGA)收敛速度慢、局部寻优能力差等缺陷,采用十进制编码,引入改进的算术交叉、非均匀变异操作等算法,分析和建立了改进的遗传神经网络(IGA-BP)模型,并将该模型应用于大坝水平位移的预测.结果表明,该模型在收敛速度、预报精度等方面比传统模型有较大的改善.