- ISBN:9787562529903
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:118
- 出版时间:2020-12-12
- 条形码:9787562529903 ; 978-7-5625-2990-3
本书特色
滑坡预测是一门集统计学、信息科学、运筹学、人工智能科学、系统与控制科学等多学科的交叉学科。滑坡预测时变系统是一种具有高维、高度不确定性和随机性、复杂相关性、非线性特点的复杂系统。在《滑坡预测的计算智能方法》中借鉴计算智能的思想和方法对滑坡预测问题进行研究,为传统方法难以解决的非均质性、非线性、相互关联度高、不连续性等问题提供了一条新的可行性道路,为开展滑坡预测等复杂系统的研究提供了一种新的方法。本书由刘勇等著。
内容简介
《滑坡预测的计算智能方法》结合计算智能方法的研究成果,针对滑坡预测预报的时变性和复杂性的特点,用遗传选择策略对粒子群算法进行改进,提出一种新的改进粒子群算法“(3SSPSO”,实验证明,该算法具有收敛性好且不易陷入局部*优等优点,考虑到Elman神经网络具有动态反馈的特性,将GSSPSO与Elman神经网络进行融合,提出一种新的集成算法“GSSPSO-ENN”,采用滚动时间窗口技术,建立边坡变形预测的GSSPSO-ENN多步预测系统。将边坡变形的实际值与预测值之间建立起非线性函数关系,很好地解决了预测预报中的边坡变形多步预测问题,通过工程实例计算显示,该预测精度较高,表明此系统能适用于工程实践,对减灾防灾具有一定指导意义。《滑坡预测的计算智能方法》由刘勇等著。
目录
作者简介
刘勇,男,博士,副教授。2003年获得澳大利亚伍伦贡大学互联网工程专业硕士学位,硕士期间主要研究方向是模式识别与人工智能。2011年获得中国地质大学(武汉)工程学院地质工程专业博士学位,博士期间主要研究方向为计算智能方法及其在滑坡预测预报中的应用。自2005年来一直在中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院通信工程系从事计算智能、信息处理方面的教学与科研工作。
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