改进遗传算法在实验数据拟合中的应用

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在做爆破振动的实验时,为探索衰减系数K和衰减指数α,需要对爆破距离、段装药量和最大振动速度等样本数据进行回归分析,针对传统实验数据拟合方法[1]编码方式简单,需要预先估计基准函数,拟合误差大,应用领域具有依赖性等问题,基于遗传算法的动态灵活可变的特性,提出将标准的传统遗传算法进行改进。针对爆破振动过程中的实验数据进行了回归性分析,应用中算法的收敛速度明显提高,拟合的速度和精度有明显的改进,取得了预期的实验效果。
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