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基于遗传算法的PID参数优化
在机器学习领域，参数优化是非常重要的一环。遗传算法，作为进化算法的一种，已经被广泛应用于优化问题。在人工智能领域，优化人工智能参数的遗传算法也已经成为热门话题。本文主要介绍如何使用遗传算法来优化机器学
对尾矿库487勘探线边坡饱和渗流与物化耦合作用下的稳定性进行分析,通过现场监测和试验得到边坡的力学参数。利用块体极限平衡法对四棱锥体从应力场、渗流场和物化耦合作用下边坡稳定性进行分析得到其安全稳定系数
以北京双大路顺层边坡为例,通过对现场工程地质条件的系统调查和变形监测,在对边坡的变形特征进行研究的基础上通过离散元(UDEC)数值模拟,结合工程地质条件分析,探讨了边坡变形破坏机制。监测结果表明,边坡
通过成功工程案例的训练,运用Fisher算法对未知岩质边坡的稳定性进行了正确的判别和分类,具有极强的工程适用性。
广义遗传算法与高斯牛顿法结合的反演方法，李智高，，鉴于遗传算法有很强的全局搜索能力，本文提出了将广义遗传算法与高斯牛顿法结合的新方法。基于基本遗传和加速遗传算法基础上考虑
高边坡危岩体的爆破治理,刘方,,高边坡危岩体的爆破处治,与普通的爆破作业相比有其特殊性和复杂性。爆破设计和施工时应在充分了解危岩体的地质结构特征和周边环�
具有特殊裂隙面岩质高边坡地震反应分析，党康宁，闫博，分析不连续裂隙面的受力状态和运动特性，利用罚函数和拉氏乘子方法引入不连续裂隙面的特定条件，基于广义变分原理建立裂隙岩体不
为研究某水库高边坡的节理岩体抗剪强度参数,选取37个调查点进行统计计算,引入GSI地质强度指标,考虑岩体结构、结构面特征、岩块的抗压强度值,岩性的情况四个方面对其评分.采用了普遍适用的Hoek-Bro
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