微分进化算法在单桩极限承载力灰色优化预测中的应用

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1、合肥工业大学硕士学位论文微分进化算法在单桩极限承载力灰色优化预测中的应用姓名：赵岚申请学位级别：硕士专业：岩土工程指导教师：王国体20090201微分进化算法在单桩极限承载力灰色优化预测中的应用摘要如何利用有限的实测数据准确的预测桩的极限承载力具有重要的现实意义。微分进化算法是一个并行的智能非经典全局优化算法，特别适合于求解连续空间优化问题．利用微分进化算法对单桩极限承载力的灰色GM(1，1)模型参数进行了优化求解，从而提出-]"DE．GM(1，1)优化预测模型．基于MATLAB环境编写了计算程序，结合工程实例，对试桩静载荷试验实测数据进行了拟

2、合分析．结果表明，与GM(1，1)模型相比，DE．GM(1，1)模型能够更好地拟合实测数据，预测精度进一步提高；微分进化算法在GM(1，1)模型参数优化过程中表现出求解速度快、计算精度和自动化程度高等特点．关键词：岩土工程；极限承载力；灰色预测模型；微分进化算法ApplicationofDifferentialEvolutioninOptimalPredictionofUltimateBearingCapacityofSinglePileAbstractIt1SveryImportanttouselimitedmeasureddatatodet

3、erminetheultimatebeatingcapacityofthepileaccurately．DifferentialEvolution(DE)isanewinherentlyparallelandglobalevolutionarycomputationmethod，especiallysu“forsolvingcontinuousspaceoptimizationproblems．TheDE-GM(1，1)predictionmodelofultimatebearingcapacityofsinglepilewasestablis

4、hedthroughthewaythatusingDEoptimizetheGM(1，1)parametersdirectly．TheDEsolutionprogramwascompiledinMATLAB，andthenapplicationofDE_GM(1，1)inpredictionofultimatebearingcapacityofsinglepilewas．given．Theresultsshowthat，comparedwithGM(1，1)model，theDE。GM(1，1)modelfitthemeasureddatabe

5、tterandpredictmoreaccuracy,furthermore，DEisahigheffectivealgorithmwithgoodpropertiessuchashighefficiency,highprecision，fastcomputingspeedanduniversality,etc．KeyWords：geotechnicalengineering；ultimatebeatingcapacity；graypredictionmodel；differentialevolutionary插表清单表5．1预测精度检验表⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20表6．1不同方法计算模型参数值的比较(算例1)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．21表6．2不同模型拟合的Q值与实测值之间的比较(算例1)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22表6．3预测承载力Q的不同方法计算模型精度比较(算例1)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22表6．4不同模型拟合的S值与实测值之间的比较(算例1)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯23表6．5预测沉降S不同方法计算模型精度比较(算例1)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯23表6．6不同方法计算模型参数值的比较(算例2)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24表6．7预测承载力Q的不同方法计算模型精度比较(算例2

7、)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24表6．8不同模型拟合的O值及与实测值之间的比较(算例2)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24表6-9不同模型拟合的S值及与实测值之间的比较(算例2)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯26表6．10预测沉降S不同方法计算模型精度比较(算例2)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．26表6．11不同方法计算模型参数值的比较(算例3)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．26表6．12预测承载力Q的不同方法计算模型精度比较(算例3)⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．27表6．13不同模型拟合的Q值及与实测值之间的比较(算例3)⋯⋯⋯⋯⋯⋯．27表6．14不同方法计算模型参数值的比较(算例4)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．

8、29表6．15预测承载力Q的不同计算模型精度比较(算例4)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．29表6．16不同模型拟合的Q值及与实测值之间的比较(算例4)⋯⋯⋯⋯⋯⋯