| 基于人工鱼群算法的概率积分模型参数反演 |
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| 引用本文： | 张官进,宋梓杰,周子文,李新伟,袁平.基于人工鱼群算法的概率积分模型参数反演[J].安徽科技学院学报,2021,35(4):70-76. |
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| 作者姓名： | 张官进 宋梓杰 周子文 李新伟 袁平 |
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| 作者单位： | 安徽科技学院 资源与环境学院 ,安徽 凤阳 233100 |
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| 摘 要： | 目的:解决概率积分法开采沉陷预计参数算法不稳定、容易陷入局部最优解等问题.方法:将可求解非线性问题、鲁棒性强、具备较好的全局寻优能力的人工鱼群算法(Artificial fish school algorithm,AF-SA)引入到概率积分法开采沉陷预计参数反演中.该算法已在广东省水资源优化配置、配送路径优化等问题中得到应用,尚未见学者将AFSA应用到概率积分模型参数反演中.本研究首次将AFSA引入到概率积分模型参数反演中,构建了基于AFSA的概率积分开采沉陷预计参数反演方法.结果:将AFSA的概率积分模型参数反演方法应用于顾桥南矿1414(1)工作面的地表移动实测数据中,得到的概率积分法预计参数为q=1.0592,tanβ=2.0203,b=0.4049,θ=87.2209°,S1=1.2840 m,S2=0.4530 m,S3=62.2000 m,S4=44.7531 m,下沉和水平移动拟合中误差为131.74 mm.结论:AFSA的概率积分模型参数反演方法满足工程应用精度要求.
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| 关 键 词： | 开采沉陷 参数反演 人工鱼群算法 概率积分法 |
Inversion of Probabilistic Integral Model Parameters Based on Artificial Fish School |
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| ZHANG Guanjin,SONG Zijie,ZHOU Ziwen,LI Xinwei,YUAN Ping.Inversion of Probabilistic Integral Model Parameters Based on Artificial Fish School[J].Journal of Anhui Science and Technology University,2021,35(4):70-76. |
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| Authors: | ZHANG Guanjin SONG Zijie ZHOU Ziwen LI Xinwei YUAN Ping |
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