【摘 要】
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针对Ricaaras曲线预测模型参数估计较难的问题,研究一种改进型变步长果蝇优化算法,对基本果蝇优化算法进行步长改进和流程优化,并将Ricaaras模型的参数估计转化成一个四维约
【基金项目】
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西安翻译学院校级科研项目(19A03),区域经济与产业发展研究团队(XFU17KYTDC02)
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针对Ricaaras曲线预测模型参数估计较难的问题,研究一种改进型变步长果蝇优化算法,对基本果蝇优化算法进行步长改进和流程优化,并将Ricaaras模型的参数估计转化成一个四维约束函数优化问题。遵循“最小线性二乘”的准则,实现Ricaaras模型的参数估计,将该模型应用于某市地铁沉降观测点的沉降趋势预测。为进一步验证算法准确性和有效性,将改进型变步长果蝇优化算法(改进型VS-FOA)与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)从预测精度和收敛速度两个维度进行对比分析,结果表明,用改进型VS-FOA算法估计的R
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