【摘 要】
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针对地铁沉降具有非线性的特点以及Richards模型参数估计困难的问题,该文建立了改进型果蝇算法优化的Richards预测模型。引入变步长,并将标准粒子群算法和变步长果蝇优化算法相结合,通过粒子种群和果蝇种群对最优位置信息的相互共享来更快地找到Richards模型参数的最优值。为验证该预测模型的准确性和有效性,结合工程实例,借助C++编程与遗传算法、标准粒子群算法、果蝇算法等优化的Richards模型进行比较。程序运行结果表明,改进型果蝇算法优化的Richards模型预测精度更高,收敛速度更快,适用于地铁
【机 构】
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西安翻译学院,长安大学地质工程与测绘学院
【基金项目】
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西安翻译学院校级科研项目(19A03),陕西省教育厅专项科学研究计划项目(19JK0347),区域经济与产业发展研究团队(XFU17KYTDC02)。
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针对地铁沉降具有非线性的特点以及Richards模型参数估计困难的问题,该文建立了改进型果蝇算法优化的Richards预测模型。引入变步长,并将标准粒子群算法和变步长果蝇优化算法相结合,通过粒子种群和果蝇种群对最优位置信息的相互共享来更快地找到Richards模型参数的最优值。为验证该预测模型的准确性和有效性,结合工程实例,借助C++编程与遗传算法、标准粒子群算法、果蝇算法等优化的Richards模型进行比较。程序运行结果表明,改进型果蝇算法优化的Richards模型预测精度更高,收敛速度更快,适用于地铁
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