基于粒子群算法的组合模型在变形分析中的应用.pdf

和提到的是一个关于使用粒子群算法在变形分析中的应用的研究文章，主要关注如何通过组合不同的模型（GM (1,1) 模型与 ARMA 模型）来提高变形预测的精度。中的“算法”、“粒子群”和“数据结构”指出了研究的核心技术，“参考文献”和“专业指导”则表明这是一个学术性的研究，可能涉及对已有研究的引用和深入的专业讨论。 文章摘要中提到，变形分析是工程监测的重要组成部分，特别是在基坑监测中，它可以提供关键的工程安全信息。传统的单一模型可能无法完全捕捉到变形的复杂性，因此，研究采用了组合模型，即把 GM (1,1) 模型与 ARMA 模型结合在一起。GM (1,1) 模型是一种灰色预测模型，适用于处理非线性、非平稳序列，而 ARMA 模型则是时间序列分析中的常用工具，用于处理随机过程的自回归滑动平均模型。通过组合这两个模型，可以利用它们各自的特点，提高预测的准确性。 在确定组合模型中各项模型的权重时，研究采用了粒子群优化算法（PSO）。这是一种基于群体智能的全局优化算法，能够在多维空间中搜索最优解，避免了线性规划问题的求解，简化了计算过程。粒子群算法的基本思想是模拟鸟群或鱼群的集体行为，通过个体之间的交互寻找最优解，它在解决复杂优化问题时表现出良好的性能。 论文的结果表明，利用粒子群算法求解的组合模型能够有效地融合各个单项模型的优势，提高了变形预测的精度。这种方法不仅提高了预测的准确性，还简化了计算流程，具有较好的实用价值。关键词“粒子群算法”、“GM (1,1) 模型”、“ARMA 模型”、“组合模型”和“变形分析”揭示了研究的关键点，即通过优化算法结合多种预测模型来提升变形预测的质量。 总结来说，这篇文章介绍了一种将粒子群优化算法应用于变形分析的新方法，通过组合 GM (1,1) 模型和 ARMA 模型来提升预测的精度，同时避免了复杂的线性规划问题，为工程监测提供了更准确的数据支持。这一方法对于地质灾害预警、建筑物安全监控等领域具有重要的理论与实践意义。