一种基于遗传算法的Kriging插值的地面沉降空间监控方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法的Kriging插值的地面沉降空间监控方法，该方法包括：采集监测点的坐标和地面沉降量；计算监测点之间的距离；划分距离组；计算各距离组所对应的变异函数值；确定变异函数模型，拟合变异曲线；求解Kriging权系数；计算沉降估计值，迭代计算；及以网格方式加密沉降监测结果。本发明在传统Kriging算法的基础上，引入遗传算法，拟合变异函数模型，并对区域化变量取自然对数，以减小由分布问题和异常值引起的影响。较传统沉降监控模型，该方案具有预测精度高、可靠性强等特点。

主权项

1.一种基于遗传算法的Kriging插值的地面沉降空间监控方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：（1）采集监测点的坐标(x_i,y_i)，i＝1,2,...,N，以及地面沉降量Z_i，进行规范化处理；（2）计算监测点之间的距离：式中，i＝1,2，...,N；j＝1,2,...,N；（3）划分距离组：式中，N_H表示距离组的个数，N_H≥4；（4）计算各距离组所对应的变异函数值r*(h′_m)：式中，N(h′_m)表示相隔距离矢量为h的所有监测点对的个数，Z_i表示地面沉降量；（5）选择指数变异函数模型并基于遗传算法求定所述模型中的参数，求得变异函数r(h)，指数变异函数模型为：r(h)＝C₀+C(1-e^-h/a)，式中，C₀为块金值，C为偏基台值，a表示变程。（6）计算预测点P邻域内参与预测的参考点之间及各参考点与预测点P的变异函数值γ(i,j)和（7）计算预测点Kriging插值的预测值：其中，λ表示Kriging权系数，λ＝K^-1M，（8）重复步骤（1）至步骤（7），以网格方式遍历沉降监测结果。