2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、摘要I畢業(yè)論文題目:基于人工螢火蟲算法優(yōu)化GM(11)模型在變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用研究大地測量學(xué)與測量工程專業(yè)2010級碩士生姓名郭旭平指導(dǎo)教師(姓名、職稱):吳良才教授摘要目前,如何實時、科學(xué)、準(zhǔn)確地分析和預(yù)報建筑物、構(gòu)筑物的變形,已成為科學(xué)研究以及指導(dǎo)實踐的一個重大課題。本文通過變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理及分析的預(yù)測模型——GM(11)模型的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,以及一種新型的智能優(yōu)化算法——人工螢火蟲算法的國內(nèi)外的方研究現(xiàn)狀,搜集大量資料,對比

2、分析,構(gòu)思自己研究的方法,采用人工螢火蟲算法將灰色GM(11)模型進(jìn)行優(yōu)化,應(yīng)用于變形監(jiān)測預(yù)報與分析工作中,其主要研究內(nèi)容包括:本文利用最小一乘法建立目標(biāo)函數(shù),再通過人工螢火蟲算法優(yōu)化,求解目標(biāo)函數(shù),從而使GM(11)模型得到優(yōu)化,隨后給出了優(yōu)化模型的實施步驟以及基本流程。在對預(yù)測效果檢驗時,用該優(yōu)化模型計算參考文獻(xiàn)里數(shù)據(jù),并與文獻(xiàn)中的其它模型相比較,證明優(yōu)化模型的可行性及優(yōu)越性。把人工螢火蟲算法優(yōu)化的GM(11)模型應(yīng)用到變形監(jiān)測中,

3、對沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析。并從殘差、相對誤差、發(fā)展系數(shù)、后驗方差值c四個方面比較和驗證優(yōu)化模型,利用實驗結(jié)果證明研究方法的可行性,優(yōu)化模型的優(yōu)越性。實例結(jié)果顯示,人工螢火蟲算法優(yōu)化的GM(11)模型在殘差、相對誤差、發(fā)展系數(shù)、后驗方差值c等方面的確優(yōu)越GM(11)模型,本文采用的模型進(jìn)一步擴大了灰色GM(11)模型應(yīng)用的范圍。關(guān)鍵詞:關(guān)鍵詞:變形監(jiān)測;灰色系統(tǒng)理論;人工螢火蟲算法;GM(11)模型;最小一乘法AbstractIIITHE

4、SIS:BasedonglowwmswarmoptimizationGM(11)modelSettlementdataapplicationstudyinSettlementMonitingSPECIALIZATION:GeodesySurveyEngineeringPOSTGRADUATE:XupingGuoMENT:ProfessLiangcaiWUAbstractNowadayshowcanrealtimelyscientific

5、allyaccuratelyanalysisfecastinginthedefmationofbuildingsstructures.Ithasbecomeamajtopicinthepracticeofscientificresearchguidance.InthispaperdefmationmonitingdataprocessinganalysispredictionmodelGM(11)modelresearchstatusa

6、thomeabroadaswellasanewtypeofintelligentoptimizationalgithmglowwmswarmoptimizationsquareResearchcollectlargeamountsofdatacomparativeanalysis.theglowwmswarmoptimizationofgrayGM(11)modelisappliedtodefmationmonitingfecastin

7、ganalysisitmainlyincludesasthefollows:ThisarticlebuildsobjectivefunctionwiththeLogarithmsolvestheobjectivefunctionwiththeglowwmswarmoptimization.SothattheGM(11)modelhasbeenoptimized.Atthesametimeitgiventheimplementations

8、tepsaswellasthebasicprocessesoftheoptimizationmodel.Testedthepredictedeffecttheoptimizationmodelfcalculatingthereferenceliteraturedatacomparedwithothermodelsintheliteraturetoprovethefeasibilitysuperiityoftheoptimizationm

9、odel.AftertheGM(11)modeloftheglowwmswarmoptimizationisappliedtothedefmationmonitingonsettlementdataprocessinganalysising.Fromtheresidualstherelativeerrthedevelopmentcoefficienttheposterivariancecvalueofthefouraspectsofco

10、mparisonverificationoptimizationmodelwhichshowedthesuperiityoftheoptimizationmodel.Theexperimentalresultsshowthefeasibilityoftheresearchmethodsindicatingthesuperiityoftheoptimizationmodel.Theresultsofexamplesshowglowwmsw

11、armoptimizationoptimizedGM(11)modelisindeedsuperiintermsofresidualsrelativeerrthecoefficientofdevelopmentafterthepreiondifferencecintheGM(11)modelThemodelusedinthispaperexptherangeofgrayGM(11)modelapplication.Keywds:defm

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