[发明专利]一种基于遗传算法的Kriging插值的地面沉降空间监控方法

权利要求书

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。

2.根据权利要求1所述的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：所述步骤（4）中，

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。

3.根据权利要求1或2所述的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：所述步骤（5）中基于遗传算法求定所述模型中的参数包括如下步骤：

（501）确定染色体的编码形式为实数编码；

（502）确定初始种群大小为20~80；

（503）适应度函数采用预测标准差作为衡量标准，达到预测标准差即输出种群最优值，否则进入下一步骤；

其中，

式中，EP即预测标准差，y_i为实测值， 为实测值的均值，y_i^*为预测值；

（504）依次通过选择算子、交叉算子、变异算子进行种群进化，选择算子采用赌盘选择和最优个体保留结合的方法，交叉算子利用随机两点交叉；变异算子采用均匀变异；

（505）当种群标准差小于某一常数时，或当迭代次数超过60代，迭代终止；否则回到步骤（503）调整适应度。