遗传算法在大坝安全监测模型中的应用.pdf

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1、水利水电技术第47卷2016年第11期遗传算法在大坝安全监测模型中的应用张先帅，陈新，杨淘，张园园(四川大学水利水电学院，四川成都610065)摘要：通过对三江闸坝典型坝段进行有限元建模及逐步回归分析，建立了混凝土闸坝位移监控的混合模型，再采用遗传算法优化混合模型，从而建立基于遗传算法的遗传混合模型。通过对比分析表明，在不增加影响因子数的情况下，遗传混合模型在各方面都要优于混合模型。这对未来大坝安全监测模型参数的优化具有参考意义。关键词：逐步回归；混合模型；遗传算法；遗传混合模型doi：10．13928／j．cIlI【i．wra}le．2016．11．024中图分类号：-r、，

2、512文献标识码：A文章编号：1000．0860(2016)11．0111．04Appi∞戗onofgene6calgorithmtodaⅡl蚴fe锣monitori】咚modelZHANGXiaIlshuai，CHENXin，YANGTao，ZHANGYuanyuaIl(CoUegeofHyd删llic锄dHydroelectricEng．mee血g，Sichu锄Unjvers崎，Chen鲥u610065，Sichuan，Cllim)Abstr瓢ct：Thmughtllefiniteelementmodelingandstepwiseregressionanalysismad

3、eonthet)，picald锄section0fS肌jiangSluice·d锄，ahybridmodelformoIlitoringoftIledisplacementoft11econcretesluice·d锄isestablished，aIldtIlentllehybridmodelisoptimizedwitIltlIegenetica190ritllIn，tIlusageneticalgorit}lmb鹊edhyb谢modelisestablished．Throught11erelevantcomparativeaIlalysis，itisindicatedtll

4、at山egeneticalgoritlImb踮edhybridmodelisbettert11antllehybridmodelina：Ⅱtlleas—pectsconcemedllIlder出econditionwit}mutincreasiIlgtllenuInberof出eimpactingfactors．Thish鹤aref宅rencesi弘ific蚰cef矗山eopdmization0ftIled锄saf毛tymoIlitoringmodelintlledaystocome．Keywords：step诵se∽gression；hyb削model；geneticalgo

5、ritllm；genetichyb耐model在大坝原型观测资料分析中，众多学者相继提出了多种数学模型，但是不管建立何种数学模型，最终都要依据大坝实测的变形数据通过逐步回归得到最佳拟合方程。然而由于逐步回归分析法存在一定的缺陷，使得位移模型常常出现欠拟合问题。遗传算法作为一种新型优化算法，利用大坝变形监测资料，结合有限元计算建立大坝变形混合模型，通过遗传算法对模型中的参数进行优化处理，得到安全监测遗传混合模型。本文通过对上述两种模型进行比较和检验，分析遗传算法对传统回归模型欠拟合问题的改善效果以及预报精度的提高程度。1遗传算法的基本理论遗传算法概述：遗传算法是模拟达尔文的遗传选

6、择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它借用了w白衙R甜D“，嬲口HdHy咖眦wE研艇耐馏％f．47ND．"生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现个体的适应性的提高。遗传算法是一种基于自然选择与遗传机理的随机搜索算法，遗传算法从一组随机产生的称为“种群”的初始解开始搜索；种群中的每个个体是问题的一个解，称为“染色体”，这些染色体在后续迭代中不断进化，称为遗传；在每一代中用“适值”来测量染色体的好处，生成的下一代染色体称为后代，后代是由前一代染色体通过交叉(或者变异)运算形成的，在新一代形成过程中，根据适度的大小选择部分后代，从而保持种群大小是常数，适值高的染

7、色体被选中的概率较高，这样经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体，它很可能就是收稿日期：2016-05．16作者简介：张先帅(1993一)，男，硕士研究生。张先帅，等∥遗传算法在大坝安全监测模型中的应用问题的最优解。遗传算法的特点：(1)遗传算法是从许多初始点开始并行操作，因而可以有效地防止搜索过程收敛于局部的最优解，且有较大的可能求得全局的最优解；(2)遗传算法通过目标函数来计算适配值，不需要其他的推导和附属信息，从而对问题的依赖性较小；(3)遗传算法对待寻优的函数无限制，且其定义域可以任