基于改进FOA-GM(1,1)灰色预测模型的箱涵沉降预测
发布时间:2024-03-02 16:01
箱涵沉降变形是多因素共同耦合作用的结果,具有不确定性、灰色性、贫信息性等特点,传统GM(1,1)模型对箱涵沉降变形的预测结果精度较低,因此引入迭代权值和遗传变异思想改进果蝇优化(FOA)算法,以提高其搜索能力和速度。对传统GM(1,1)模型赋值背景值系数d和时间系数λ,利用改进FOA算法进行参数寻优,建立改进FOA-GM(1,1)预测模型。将该预测模型应用于南水北调中段天津干线段箱涵沉降变形预测,结果表明改进模型模拟值与实际沉降值相对误差均在6%以下,明显高于传统模型的精度,说明改进模型不仅对了解箱涵未来沉降变形趋势和实时控制箱涵不均匀沉降具有重要意义,亦为解决水利工程行业其他类似问题提供了参考。
【文章页数】:4 页
【文章目录】:
1 引言
2 改进FOA-GM (1, 1) 模型
2.1 数据的预处理
2.2 改进果蝇优化算法思想
2.3 改进的灰色系统预测模型GM (1, 1)
2.3.1 赋值背景系数d
2.3.2 赋值初始值系数λ
3 实例分析
4 结论
本文编号:3917061
【文章页数】:4 页
【文章目录】:
1 引言
2 改进FOA-GM (1, 1) 模型
2.1 数据的预处理
2.2 改进果蝇优化算法思想
2.3 改进的灰色系统预测模型GM (1, 1)
2.3.1 赋值背景系数d
2.3.2 赋值初始值系数λ
3 实例分析
4 结论
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