10.3969/j.issn.1000-1379.2011.01.041
PSO-GM(1,1)模型在结构损伤诊断中的应用
通过粒子群算法求解GM(1,1)模型中的参数α和μ,对传统的GM(1,1)模型进行了改进.通过实例分析表明:基于粒子群算法的GM(1,1)模型对非平缓数据序列的拟合精度显著优于传统的GM(1,1)模型,对平缓数据序列,在拟合的平滑性和与原始数据序列的整体接近程度上优于传统的GM(1,1)模型.将该方法应用于结构损伤预测,结果表明:基于粒子群算法的GM(1,1)模型对检测数据的处理能力更强,预测数值与真值的整体吻合度更高,从而使模型能更好地应用于复杂结构及复杂情况下的损伤预测.
粒子群算法、GM(1,1)模型、结构损伤诊断
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TU317(建筑结构)
河南省交通运输厅科技计划项目2008P254
2011-09-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
97-98,100