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文檔簡介
1、路基作為無砟軌道的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),在鐵路軌道鋪設(shè)過程中最主要的環(huán)節(jié)就是嚴(yán)格控制路基的工后沉降,并對其進行科學(xué)的預(yù)測。目前常用的理論計算法和實測數(shù)據(jù)分析法,存在對數(shù)據(jù)要求嚴(yán)格、人為因素產(chǎn)生誤差偏大,預(yù)測精度不高等問題。針對傳統(tǒng)沉降預(yù)測方法存在的不足,提出了將云適應(yīng)GEP算法用于路基沉降預(yù)測中,對促進高鐵路基沉降預(yù)測的發(fā)展具有重要意義。
本文對路基沉降的基本理論進行研究,分析并討論了幾種常見預(yù)測模型諸如:回歸分析模型、時間系列模型、灰度
2、模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。并在此基礎(chǔ)上介紹了一種演化算法—基因表達(dá)式編程(GEP),并對其算法流程及實現(xiàn)方法進行具體分析。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),其變異率、交叉率及數(shù)值常量對GEP算法的性能影響比較大。然而傳統(tǒng)的算法依然采用固定的交叉率和變異率,對數(shù)值常量處理方法也比較復(fù)雜,導(dǎo)致存在局部收斂,使運算結(jié)果精度不高。對此提出了一種將云模型與GEP相結(jié)合的改進算法,稱為云適應(yīng)GEP算法(CAGEP),該算法分別利用云適應(yīng)常數(shù)創(chuàng)建策略、云交叉變異算子策略和
3、種群有效交叉策略對傳統(tǒng)的GEP算法進行改進,利用適應(yīng)度的動態(tài)調(diào)整變異和交叉概率,使GEP算法可以跳出局部最優(yōu),提高了收斂速度和準(zhǔn)確性,從而優(yōu)化了算法的搜索性能。并通過函數(shù)發(fā)現(xiàn)的實驗進行對比,驗證了云適應(yīng)GEP算法的有效性。將云適應(yīng)GEP算法應(yīng)用到鐵路路基沉降變形預(yù)測模型的構(gòu)建中,利用編程語言開發(fā)基于云適應(yīng)GEP的路基沉降預(yù)測模型。再利用傳統(tǒng)的GEP算法、云適應(yīng)GEP算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及灰度算法分別對路基沉降變形的樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)測并對比分
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