遗传算法与自适应粒子群算法耦合的大坝安全预警评价模型

摘要：

改变应用最小二乘法求解大坝统计预警模型的传统方式,利用粒子群算法随机搜索的优化能力确定统计模型的回归系数.针对粒子群算法收敛速度较慢等问题,提出一种新的自适应策略,能够依据粒子个体和种群的优化信息,调整学习因子,并将该策略与遗传算法的交叉、变异算子相结合.通过工程算例表明,该方法具备较好的搜索多样解能力,自适应地调整粒子飞行的步长,提高了粒子群算法的收敛速度;基于该方法的大坝预警评价模型与最小二乘法、基本粒子群算法相比,数据挖掘能力强,预警评价结果与大坝的实际运行状态更加吻合,有效地提高了统计模型的预测精度.

关键词：遗传算法、自适应粒子群算法、统计模型、大坝安全预警评价

所属期刊栏目：31

分类号：TV64(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家自然科学基金50579010;国家科技支撑计划2006BAC14B03

在线出版日期：2009-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1242-1247