本文選題：開采沉陷 + 果蠅算法�。� 參考：《金屬礦山》2016年06期

【摘要】：針對(duì)概率積分法開采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)反演時(shí)存在算法復(fù)雜、計(jì)算量大等問題,將具有算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、精度高等特點(diǎn)的果蠅算法引入到概率積分法開采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)反演中,研究了利用果蠅算法反演概率積分法開采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)的基本原理,構(gòu)造了下沉擬合值與實(shí)測(cè)值均方差最小的適應(yīng)度函數(shù)模型。結(jié)合安徽省某煤礦的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),分別采用果蠅算法、遺傳算法以及粒子群算法反演概率積分法開采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù),并以下沉擬合值與實(shí)測(cè)值的均方差為各算法反演精度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明:利用果蠅算法反演出的下沉擬合值與實(shí)測(cè)值的均方差(33.7 mm)以及相對(duì)中誤差(1.4%)均小于同類條件下遺傳算法、粒子群算法的反演結(jié)果,說明果蠅算法適用于反演概率積分法開采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù),對(duì)于提高概率積分法開采沉陷預(yù)計(jì)的精度有一定的參考價(jià)值。
[Abstract]:In order to solve the problems of complex algorithm and large amount of calculation in the inversion of prediction parameters of mining subsidence by probabilistic integration method, the Drosophila algorithm, which has the characteristics of simple algorithm, small amount of calculation and high precision, is introduced into the inversion of prediction parameters of mining subsidence of probabilistic integration method. The basic principle of mining subsidence prediction parameters by using the inversion probability integration method of Drosophila algorithm is studied, and a fitness function model with minimum mean square deviation of subsidence fitting value and measured value is constructed. Based on the measured data of a coal mine in Anhui Province, the predictive parameters of subsidence were extracted by using Drosophila algorithm, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm respectively. The mean square deviation of the subsidence fitting value and the measured value is taken as the evaluation standard of the inversion accuracy of each algorithm. The results show that the mean square deviation (RMS) and relative median error (RMS) obtained by using Drosophila algorithm are less than those of genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm under the same condition. The result shows that Drosophila algorithm is suitable for mining subsidence prediction parameters by inverse probabilistic integration method and has certain reference value for improving the precision of mining subsidence prediction by probabilistic integration method.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院;國(guó)土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江蘇省資源環(huán)境信息工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào):2012BAB13B03) 國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(編號(hào):41104011) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目(編號(hào):SZBF2011-6-B35) 江蘇省資源環(huán)境信息工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(編號(hào):JS201309)
【分類號(hào)】：TD327

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本文編號(hào)：1800298