基因表达式编程及其在混凝土徐变分析中应用

第

卷年

第月

期

重庆建筑大学学报

基因表达式编程及其在混凝土徐变分析中应用何鲜峰河海大学水电学院南京,

‘

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顾冲时

‘

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谷艳昌

‘,

,

陈,

春

’,

水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心南京

黄河水利科学研究院郑,

州

水利部堤防安全与病害防治工程技术研究中心郑州

摘要混凝土徐变分析在混凝土结构应力计算和变形分析中有着重要意义素较多徐变函数呈现高度非线性传统回归方法难以取得令人满意结果,,。

。

由于影响

混凝土徐变的因,

基因表达式程序设计方法。

吸取势。

了

遗传算法和基因编程两者的优点在解决非线性拟合,,

问

题方面表现出非凡的数据挖掘能力与优实例表明,

在基因表达式编程理论分析基础上利用该方法建立。

了

混凝土徐变函数知识挖掘模型

该模型比常规方法得到的函数有更高的精度

关键词基因表达式编程

混凝土徐变知识挖掘文章编号一一一

中图分类号

文献标识码

凌

供犷川刊

一

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找

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、

混凝土徐变规律研究在混凝土结构应力变形预

、

、

待定系数较多实际应用时系数不易确定的难题,,

。

虽

应力损失计算方面都有重要意义徐变函数的精确与,

然神经网络和演化算法分别在建立非线性关系和参数

否直接影响到上述计算结果的精度,、、

。

由于徐变是混凝、、

识别方面可以取得较好的效果〔〕但神经网络在训练样本时容易陷人局部最优收敛且提供的是一个黑箱,

土的一种特殊属性对水泥品种骨料品种水灰比龄

期养护龄期和加荷龄期敏感徐变函数,,

荷载大小等多种因素比较,,

系统使用不便而演化算法受所选徐变函数样式的限,,

动呈现高度非线性常规回归方。

制有时效果并不理想,

。

而基因表达式编程、

,

法难以取得满意的效果、

因此国内外学者在对大量,

知识挖掘技术作为一种新兴的知识挖掘手段目前已在股票投资信息系统

混凝土徐变资料分析归纳和总结的基础上提出了多

种徐变函数表达形式仁

’‘

〕,

然而这些经验公式普遍存在

设计煤矿瓦斯监控和

、

疫

情分析领域得到成功

二

收稿日期

一

一

基金项目国家自然科学基金一、

,

,

基础研究发展计划

江苏省高校研究生科技创新计划一

国家科技支撑计划

中国水电工程顾问集团公司科技项目。

一

一

国家自然科学基。。一

金委二滩水电开发有限责任公司雅碧江水电开发联合基金

仆卜

黄科院院所长基金。

一一

一

招

作者简介何鲜峰

一

,

男工程师河海大学博士研究生主要从事水工建筑物安全监控研究与应用,,

,

© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

http://www.77cn.com.cn

第

期‘,

何鲜峰等基因表达式编程及其在混凝土徐变分析中应用,

应用叶

可以比较完美的解决混凝土徐变这类高度,。

在

中若干个类似的等长基因按照一定的组,

非线性函数挖掘问题并可在全域内达到最优验资料发现徐变规律的相关问题进行探讨。

论文

合方式构成了,

染色体,,

。

这种组合

将就基因表达式编程及其在混凝土徐变分析中根据试

视具体情况而定可以是逻辑运算也可以是四则运

算

。

程序运行时基因的数目以及基因的头部长度都。

程序设计概述最初由此后得到迅速发展并逐步完善法,。

是事前选定的个子表达式树于

染色体中每个基因片段可以解码成一一,

一

,

多个

年提出

’〔‘〕,

子表达式树构成了更复杂的多子树

一

来源于遗传算,。

表达式树

。’〕

染色体的这种特殊结构以及解决复杂问题提供了基本

和基因编程,

丰富的遗传算子为进化过,

继承了二者的优点

在

保证

。

程中既保持了,

算法遗传操作的便捷性又拥有,

适应度函数和选择算子

算法的非线性树结构实现了利用简单编码解决复杂问题的目的口。

在。

的符号回归和函数发现过程中所有的,,,

进化计算算法都需要对代表个体的问题解答进行评

的基因和染色体结构基因表达式编程采用定长编码的符号串作为遗传基因编码编码由头部,。

价组成

由于解答是一段程序确切的说是一个表达式对,。

表达式进行评价就是要评测利用该表达式计算得到的数据和目标数据的接近程度

和尾部

头部

提出了两种

由函数操作符来自于函数集运算符和

初等函数或

评价模型了一、

终结符来自于终结符集自变量和常数组成而尾部,

仅含有终结符长度

。

头部长度,

依据具体问题选定尾部,。

艺“

、一,、,

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少

一

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子了月夕了任、、八、,

护

则是

和

的函数并由下式决定一

‘

一

艺

一,

一

,(土〕

门

产、

,

其中,。

为所需参数量最多的函数的参数个数,

。

例取

其中

,

是适应度的取值范围为一常数

‘,,,

为由第。

如开方和对数运算,

取

而加减等四则运算。

,

个染色体解析的公式计算第

组数据集得到的估计,

中基因的这种结构避免了遗传操作中产生大考虑由,

值明〔‘

为第习,

组数据集的目标值

为训练样本总数,

量的无效编码提高了算法的执行效率一,,,

中对选择算子并无特殊要求研究结果表

八

,

,

,

,

构成的基因可得一一,

选择不同的选择算子在个体优选能力上没有明,,

其中数。

表示开平方这里一,

和一。

分别表示正弦和余弦函,

显差别有些方法可能对解决某个问题表现较好但对

如果取

则由式

其他问题则可能表现欠佳,

。

然而为了防止超级个体,

基因总长度为

则式

独霸种群在解决比较复杂问题时最好采用锦标赛选

石

的基因编码可表示为尾部用黑斜体表示一

择算子

。

染色体的遗传算子如果说,

的染色体结构是其解决问题的物质。

要将其变换成表达式树,。

,

,

只要

基础那么染色体在遗传过程 …… 此处隐藏：5248字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……