一种基于蚁群优化算法和质心算法的定位方法

摘要

本发明公开了一种基于蚁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。

主权项

一种基于蚁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。