一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法
专利汇可以提供一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 粒子群优化 算法 和质心算法的 定位 方法，具有如下步骤：对边坡进行 有限元分析 并采集物理参数，得到边坡的三维有限元模型；使用计算机为所述的有限元模型，计算得到边坡 重心 的 位置 ；对待检测的边坡进行有限元分析，调用 数据库 中的模拟数据库中与当前边坡参数相关的边坡数据，使用 人工神经网络 训练所述的预测函数，得到成熟的目标函数；将所述待检测的边坡的有限元和物理参数带入所述成熟的目标函数，得到当前滑动位移序列的预测结果。相较于传统的分析方法，具有更高更科学的分析 精度 ，非常方便预测边坡运动。，下面是一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法专利的具体信息内容。
1.一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法，具有如下步骤：
—对边坡进行有限元分析并采集物理参数，得到边坡的三维有限元模型；使用计算机为所述的有限元模型，计算得到边坡重心的位置；
—重复上述步骤，建立边坡重心数据库；
—对待检测的边坡进行有限元分析，根据有限元的数量和边坡的物理参数，建立当前边坡的重心的预测函数；
—调用数据库中的模拟数据库中与当前边坡参数相关的边坡数据，使用人工神经网络训练所述的预测函数，得到成熟的目标函数；
—将所述待检测的边坡的有限元和物理参数带入所述成熟的目标函数，得到当前边坡重心的预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法，其特征还在于：对于由预测函数计算得出的当前边坡重心预测结果，采用质心算法进行结果修正。
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法，其特征还在于：所述的数据库中边坡数据至少包含：边坡种类、边坡尺寸、边坡结构和边坡材质。
4.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法，其特征还在于：对于待测的边坡的有限元特征点，使用插值的方法，近似到数据库中近似边坡的有限元。
5.根据权利要求3所述的一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法，其特征还在于：根据分析得出待检测边坡的有限元，在数据库中调取与之类似的边坡数据，形成相似数据集，使用相似数据集对所述的目标函数进行训练。
一种基于粒子群优化算法和质心算法的定位方法
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