杨 磊， 吴良才

(东华理工大学测绘工程学院，江西抚州 344000)

AF-PGM模型在大坝变形监测中的应用

杨 磊， 吴良才

(东华理工大学测绘工程学院，江西抚州 344000)

基于目前灰色理论模型在变形监测中的应用，分析了PGM(1，1)模型中的参数及其求解的方法.引入人工鱼群算法求解背景值和初始值的修正项，通过人工鱼群算法求解得到模型的最优组合值。结合大坝变形监测工程实例进行计算分析，结果表明利用人工鱼群算法(AF)求解得到的PGM(1，1)模型的背景值参数与初始值修正项对大坝变形监测的预测具有较好的效果。

PGM(1，1)模型;背景值;初始值;人工鱼群算法

近年来，随着社会经济的发展，人类活动的加强，各种自然灾害频繁发生。为了减少灾害的影响，对大坝的变形监测就变成了一项重要工作，通过定期对大坝的坝体进行观测，分析其变形值和变形规律，并采取合理的方法科学预测大坝的变形大小，以便根据需要及时采取适当的预防或善后措施，确保大坝的安全使用。变形监测的预测模型和方法主要有泊松曲线预测模型、指数曲线法、灰色理论(邓聚龙，1988)预测、人工神经网络、双曲线法等。灰色理论得到了众多专家的深入研究，其灰色预测方法得到一定程度的认可。为此，笔者在前人对PGM(1，1)模型研究的基础上，将人工鱼群算法引入到PGM(1，1)预测模型中，对PGM模型中的背景值和初始值修正项采用人工鱼群算法进行全局寻优。

人工鱼群算法(李晓磊，2003;李晓磊等，2004)是一种基于动物行为的寻求全局最优的新思路，是行为主义人工智能的一个典型应用。……