基于狮群算法的概率积分预计参数反演方法

• 作者: 黄金中 李忠 李世保
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 概率积分法参数 开采沉陷 狮群算法 参数反演
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 101-108
• 页数: 8页
• 分类号: P258
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2022.02.001

摘要

针对传统的开采沉陷预计方法,在求取预计参数时存在计算量烦琐、精度低、速度慢等缺陷,本文开展了基于狮群算法(LSO)的概率积分预计参数反演方法研究.LSO是一种群体智能算法,该算法已在光伏最大功率跟踪中方面得到广泛的应用,至今尚未发现应用于矿山开采沉陷预计领域中.为了准确获取预计参数,本文将LSO应用于概率积分参数反演中,以此构建基于LSO的概率积分预计参数反演方法.研究结果表明:①仿真实验:反演参数q、tanβ、b、θ的反演参数中误差分别为0.0325、0.1188、0.0285、1.0678且4个反演参数相对误差最大值均小于4.90％;拐点偏移距Sa、Sb、Sc、Sd反演参数中误差均小于6.8,反演参数相对误差均小于2.90％.②应用实例:利用基于LSO的概率积分预计参数反演方法求解淮南矿区顾桥矿1414(1)工作面的概率积分预计参数,求取参数结果分别为:q=1.10;tanβ=1.82;b=0.35;θ=86.62°;Sa=-3.20 m;Sb=-5.12 m;Sc=59.28 m;Sd=43.45 m;下沉值与水平移动值拟合中误差为122.76 mm,满足工程要求.