【摘要】：邊坡的位移情況是其穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素,所以對邊坡位移的監(jiān)測和預(yù)測在工程施工中必不可少,通過建立有效的預(yù)測模型來分析邊坡位移的規(guī)律及趨勢,確定邊坡的穩(wěn)定性,是邊坡位移預(yù)測的最終目的。針對目前常用的預(yù)測模型在模型建立和預(yù)測精度上都存在一定的問題,本文在支持向量機回歸機的理論基礎(chǔ)上,提出將遺傳算法和蟻群算法組合起來,并改進(jìn)蟻群算法的信息素生成策略,將此組合優(yōu)化算法用于優(yōu)化支持向量機參數(shù),最終建立起基于此組合算法的支持向量機預(yù)測模型應(yīng)用于邊坡位移預(yù)測中。本文首先闡述了邊坡位移預(yù)測的研究背景及意義,以及目前邊坡變形預(yù)測和支持向量機的研究現(xiàn)狀,并介紹了基本遺傳算法和蟻群算法以及支持向量機的相關(guān)理論知識。針對在建立支持向量機邊坡預(yù)測模型中核函數(shù)選取的問題,開展了研究工作,選取了目前常用的兩種核函數(shù)分別建立起預(yù)測模型進(jìn)行了預(yù)測實驗,結(jié)果表明應(yīng)用高斯徑向基核函數(shù)在建立邊坡預(yù)測模型中具有更好的預(yù)測效果。故本文選取高斯徑向基核函數(shù)來開展基于組合算法建立支持向量機邊坡預(yù)測模型的研究工作。其次為了解決支持向量機參數(shù)選取的問題,提出將遺傳算法和蟻群算法組合起來,并改進(jìn)蟻群算法中的信息素生成策略,將其應(yīng)用于支持向量機的參數(shù)尋優(yōu)中。為了驗證組合算法的優(yōu)勢性,進(jìn)行了商旅求最短路徑的實驗研究,結(jié)果表明組合算法的優(yōu)化性能要比這兩種算法的優(yōu)化性能更高。故將此組合算法應(yīng)用于支持向量機參數(shù)的尋優(yōu)中,并構(gòu)建基于組合優(yōu)化算法的支持向量機邊坡預(yù)測模型。最后將此模型應(yīng)用于兩個工程實例中,通過編寫的Matlab程序,對其進(jìn)行實驗,并與分別應(yīng)用遺傳算法和蟻群算法優(yōu)化建立的支持向量機預(yù)測模型進(jìn)行精度比較,以平均相對誤差給予評價。最終實驗結(jié)果表明,基于遺傳算法優(yōu)化構(gòu)建的支持向量機邊坡預(yù)測模型其所預(yù)測的平均相對誤差為3.07%和3.21%,基于蟻群算法所構(gòu)建的預(yù)測模型其平均相對誤差為1.82%和1.63%,而基于組合優(yōu)化算法所構(gòu)建的預(yù)測模型其平均相對誤差為1.02%和0.97%�？梢�,基于組合算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)的邊坡預(yù)測模型具有著更好的預(yù)測效果,可應(yīng)用于實際工程之中。
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TU43;TP18
【圖文】：

第二章 遺傳算法和蟻群算法異操作。在交叉操作中，通過設(shè)定好交叉算子和交叉率，對種群中隨機兩條父代染色體組合進(jìn)行交叉重組操作，得到新的兩條子代染色體。父代是經(jīng)過選擇策略保留下來具有較高適應(yīng)度的染色體，所以其所具有的較好的基因被遺傳到子代，經(jīng)過每次迭代循環(huán)進(jìn)行父代種群進(jìn)行交叉操作，其優(yōu)良基因都會被遺傳保留下去，最終會收斂得到一條具有最優(yōu)基因的染色體，即為所求解問題的最優(yōu)解。通常所運用的交叉方法是雙點交叉，如圖 2.1 所示：

通過設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)評估次數(shù)和搜索精度來決定。2.1.3 遺傳算法的具體流程圖2.3 所示為基本遺傳算法的操作流程圖，具體的運行操作步驟描述如下：Step1.初始化，按照某種隨機方式獲取初始種群P ，種群數(shù)量為N ，對種群中所以個體變異變異位置

aniezo V 首先提出的一種模擬螞蟻群體行為的智能優(yōu)覓食過程中的信息傳遞機制及其對覓食最短路徑的尋等優(yōu)點，目前在各個領(lǐng)域都得到應(yīng)用，從離散問題到化性能�；驹砦锒家圆煌姆绞竭M(jìn)行著信息的傳遞。螞蟻在外出覓釋放一種會隨著時間推移逐漸揮發(fā)的分泌物質(zhì)，稱之息，并根據(jù)其量的大小來指引它們接下來的前進(jìn)方位擇的幾率越大，隨之而來的螞蟻數(shù)量也逐漸增多，因信息素也隨之越來越多，同時就有更多的螞蟻以更大的正反饋現(xiàn)象，正是因為這種機制，螞蟻群體最后都，也就是巢穴離食物最短那條的路徑。在這里，為了程中路徑搜索的原理和機制，結(jié)合圖示2.4 所示加以形

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本文編號：2796074