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实数编码遗传算法在变形监测网平差与变形预测中的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·变形监测的背景和意义第11-12页
   ·变形监测的研究现状和进展第12-15页
     ·变形监测的技术进展第12-14页
     ·变形监测数据处理与分析的研究进展第14-15页
   ·本文主要研究内容第15-17页
第2章 变形监测网的平差数据处理第17-28页
   ·变形监测网的基准问题第17-19页
     ·基准的定义第18页
     ·变形监测网的基准设计第18-19页
   ·变形监测网附加基准方程的平差方法第19-26页
     ·附加基准方程进行经典平差第19-23页
     ·不同基准条件下平差方式的统一形式第23-25页
     ·不同基准条件下平差成果的相互转换第25-26页
   ·附加基准方程平差法在变形监测网平差中的应用第26-28页
第3章 实数编码遗传算法第28-41页
   ·遗传算法的产生与发展第28-29页
   ·遗传算法的基本原理第29-34页
     ·遗传算法的基本流程第29-30页
     ·遗传算法的运作过程第30-34页
   ·实数编码遗传算法的理论基础——种群漂移块式定理第34-39页
     ·最优块与优势块第34页
     ·遗传算子对最优块规模的影响第34-36页
     ·遗传参数设置与种群漂移分析第36-38页
     ·种群漂移块式定理第38-39页
   ·含约束条件的实数编码遗传算法第39-41页
     ·一般性约束问题的处理方法第39-40页
     ·等式约束的处理方法第40-41页
第4章 实数编码遗传算法在变形监测网平差中的应用第41-53页
   ·变形监测网的非线性遗传算法平差模型第41页
   ·遗传算法平差程序的设计与实现第41-46页
     ·种群初始化第41-42页
     ·最小二乘准则下的适应度函数设计第42页
     ·遗传算子设计第42-43页
     ·种群进化策略第43-44页
     ·基于遗传算法的GA DMAP软件研制第44-46页
   ·应用算例第46-53页
第5章 遗传算法结合灰色模型在变形预测中的应用第53-62页
   ·引言第53页
   ·灰色系统预测模型第53-57页
     ·经典GM(1,1)模型第54-55页
     ·残差GM(1,1)模型第55页
     ·灰色模型的建模等级判定第55-57页
   ·白化背景参数λ的取值分析第57-58页
   ·遗传算法优化λ值第58-60页
   ·应用算例第60-62页
结论及展望第62-64页
 主要结论第62页
 后续展望第62-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第68页

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