【摘要】：概率積分法是我國礦山開采沉陷預(yù)計(jì)的主要方法,其預(yù)計(jì)的精度直接取決于參數(shù)準(zhǔn)確性。采用智能優(yōu)化算法對(duì)實(shí)測(cè)地表沉陷數(shù)據(jù)反演是獲取概率積分法參數(shù)的主要方法。為研究優(yōu)化算法在開采沉陷概率積分參數(shù)反演中的應(yīng)用效果,采用VB語言編程實(shí)現(xiàn)了模矢法、遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等常見概率積分參數(shù)反演算法,通過構(gòu)造理論數(shù)據(jù)分析和比較了這4種算法參數(shù)反演的效果,并從運(yùn)行時(shí)間、求參穩(wěn)定性、搜索性能、抗局部解能力等方面對(duì)4種算法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明:4種算法參數(shù)反演結(jié)果精度較高,參數(shù)相對(duì)誤差小于2%,且對(duì)觀測(cè)站中的觀測(cè)值隨機(jī)誤差、粗差問題具有較強(qiáng)的抗干擾能力。模矢法運(yùn)行效率高但容易陷入局部解,粒子群算法效率較低,遺傳算法和退火算法全局能力強(qiáng)但后期收斂能力較弱。
[Abstract]:Probabilistic integration method is the main method for predicting mining subsidence in China, and its accuracy is directly dependent on the accuracy of parameters. It is the main method to obtain the parameters of probabilistic integration method by using intelligent optimization algorithm to retrieve the measured ground subsidence data. In order to study the application effect of optimization algorithm in mining subsidence probabilistic integral parameter inversion, the common probability integral parameter inversion algorithms, such as modular vector method, genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm, simulated annealing algorithm and so on, are programmed by VB language. The effect of parameter inversion of these four algorithms is analyzed and compared by constructing theoretical data, and the four algorithms are evaluated synthetically from the aspects of running time, parameter stability, search performance, anti-local solution ability and so on. The results show that the precision of the inversion results of the four algorithms is high, the relative error of the parameters is less than 2, and the gross error problem has strong anti-interference ability to the random error of observation value in the observation station. Modular vector method has high efficiency but is easy to fall into local solution, particle swarm optimization algorithm is inefficient, genetic algorithm and annealing algorithm have strong global ability, but late convergence ability is weak.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院;國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河南省地礦局測(cè)繪地理信息院;
【分類號(hào)】：TP18;TD327

【參考文獻(xiàn)】

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