利用人工鱼群算法优化高斯过程模型及应用分析

• 作者: 周世健 欧阳亮酉 王奉伟 邱小梦
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工鱼群算法 高斯过程 滚动预测法 变形监测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 157-160,164
• 页数: 5页
• 分类号: P208
• 语种: 中文

摘要

基于高斯过程利用传统共轭梯度法搜索超参数,存在对初始值依赖性强、获得局部最优解的不足.本文采用人工鱼群算法对超参数进行智能寻优,建立了基于人工鱼群算法的高斯过程模型对变形体形变进行预测分析.通过隧道和基坑两个工程实例计算比对分析,NN、SE和RQ 3种核函数中NN核函数的预测效果最好,平均相对误差分别为0.69％和1.06％.结果表明超参数优化模型的预测精度得到了较大的提高,改善了高斯过程算法本身存在的超参数求解方面的不足,效果明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周世健		30	83	6.0	7.0
2	邱小梦	东华理工大学测绘工程学院	3	5	1.0	2.0
6	王奉伟	同济大学测绘与地理信息学院	5	20	3.0	4.0
7	欧阳亮酉	东华理工大学测绘工程学院	1	5	1.0	1.0