概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化算法

• 作者: 康建荣 王正帅 邓喀中
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 开采沉陷 地表移动观测站 概率积分法 地表移动参数 参数反演 粒子群优化 文化算法 智能优化
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 311-315
• 分类号: TD325
• 字数: 3261字
• 语种: 中文

摘要

为解决传统方法在概率积分法参数反演中存在的反演过程发散问题.将粒子群优化(PSO)算法纳入到文化算法(CA)框架中,提出了概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化(CA-rPSO)算法.以随机粒子群优化(rPSO)算法作为信念空间的进化算法,并将 PSO 作为群体空间的进化算法,形成两者独立并行进化的“双演化双促进”机制,按照误差平方和最小化准则构建适应度函数,反演出概率积分法参数.研究结果表明:对于常规布设形式的地表移动观测站,基于 CA-rPSO 反演概率积分法参数的收敛成功率为1.该结论具有较高的实用价值,且对矿山其它复杂参数寻优问题有着一定的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓喀中	中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室	257	4604	37.0	53.0
2	康建荣	江苏师范大学测绘学院	25	106	5.0	9.0
3	王正帅	中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室	18	202	8.0	14.0