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基于蝙蝠算法的概率积分预计参数反演方法
被引量：
4
1
作者
李忠
王磊
+2 位作者
滕超群
李世保
黄金中
《中国矿业》
2021年第8期89-96,共8页
开采沉陷预计参数在反演时存在精度不高、计算量大、过程复杂等问题,因此如何准确、快速反演概率积分预计参数成为开采沉陷预计的热点问题和难点问题。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)作为一种元启式优化算法,具有算法简单、参数较少、计算...
开采沉陷预计参数在反演时存在精度不高、计算量大、过程复杂等问题,因此如何准确、快速反演概率积分预计参数成为开采沉陷预计的热点问题和难点问题。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)作为一种元启式优化算法,具有算法简单、参数较少、计算速度快、求参精度高、易于编程实现等优点。因此,本文将BA应用到开采沉陷预计参数反演中,构建了以下沉与水平移动的实测值与预测值之差的绝对值的累计和最小为标准的适应度评价函数,构造出基于BA的概率积分预计参数反演模型。先通过模拟实验分析验证基于BA的概率积分法(probability integral method,PIM)模型的准确性与稳定性,再利用所构建的BA-PIM参数反演模型求解淮南市某煤矿1414工作面PIM参数,求解结果为:q=1.03,tanβ=1.97,b=0.38,θ=86.66°,S_(1)=-2.51 m,S_(2)=-13.42 m,S_(3)=60.36 m,S_(4)=42.37 m,下沉和水平移动拟合中误差为116.34 mm,符合工程应用标准。研究结果表明:本文所构建的BA-PIM参数反演模型对提高开采沉陷预计参数准确性具有一定的参考价值。
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关键词
开采沉陷
预计
蝙蝠算法
参数
反演
概率
积分
法
概率积分预计参数
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职称材料
机器学习辅助下的概率积分法参数预计模型寻优
被引量：
9
2
作者
沈震
徐良骥
+2 位作者
刘潇鹏
秦长才
王振兵
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2016年第10期35-38,共4页
收集整理了多组地表移动观测站资料作为训练样本和检验样本,以工作面地质采矿条件为输入集,概率积分法预计参数为输出集,利用机器学习方法对概率积分法预测参数进行了预测。选取支持向量机、BP神经网络和偏最小二乘法3种机器学习方法对...
收集整理了多组地表移动观测站资料作为训练样本和检验样本,以工作面地质采矿条件为输入集,概率积分法预计参数为输出集,利用机器学习方法对概率积分法预测参数进行了预测。选取支持向量机、BP神经网络和偏最小二乘法3种机器学习方法对训练样本进行训练,利用训练所得模型预测检验样本中的概率积分法预测参数,并将预测结果与观测站实测值进行对比。结果表明,利用支持向量机预测下沉系数、主要影响角正切值及水平移动系数的精度最高,其平均相对误差分别达到7.46%、4.00%、13.17%;拐点偏距及开采影响传播角利用偏最小二乘法预计精度最高,平均相对误差分别为10.83%、0.88%;总体而言支持向量机的预测精度最为稳定。
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关键词
概率
积分
法
预计
参数
支持向量机
BP神经网络
偏最小二乘法
模型寻优
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职称材料
浅埋厚煤层高强度开采地表移动规律实测研究
被引量：
14
3
作者
郭文兵
王金帅
李圣军
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第4期470-475,共6页
为研究浅埋厚煤层高强度开采地表移动规律,结合哈拉沟矿地质采矿条件,在22407工作面上方布设合理的地表移动观测站,进行地表移动和变形监测,获得较为完善的地表移动和变形资料。通过分析地表走向和倾向观测线的静、动态移动变形曲线,获...
为研究浅埋厚煤层高强度开采地表移动规律,结合哈拉沟矿地质采矿条件,在22407工作面上方布设合理的地表移动观测站,进行地表移动和变形监测,获得较为完善的地表移动和变形资料。通过分析地表走向和倾向观测线的静、动态移动变形曲线,获得地表移动变形规律、相关角量参数及概率积分法预计参数。结果表明,在浅埋厚煤层高强度开采条件下,地表下沉比较剧烈,地表最大下沉速度达到696 mm/d,移动变形比较集中,能够快速形成下沉盆地,地表移动在很短的时间内达到稳定状态。研究成果可以为类似矿区设计"三下"采煤及合理留设各类保护煤柱、地表沉陷预计提供参考。
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关键词
浅埋厚煤层
移动变形规律
概率积分预计参数
开采沉陷
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职称材料
题名
基于蝙蝠算法的概率积分预计参数反演方法
被引量：
4
1
作者
李忠
王磊
滕超群
李世保
黄金中
机构
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
出处
《中国矿业》
2021年第8期89-96,共8页
基金
国家自然科学基金项目资助(编号:52074010)
安徽理工大学研究生创新基金项目资助(编号:2021CX2142)。
文摘
开采沉陷预计参数在反演时存在精度不高、计算量大、过程复杂等问题,因此如何准确、快速反演概率积分预计参数成为开采沉陷预计的热点问题和难点问题。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)作为一种元启式优化算法,具有算法简单、参数较少、计算速度快、求参精度高、易于编程实现等优点。因此,本文将BA应用到开采沉陷预计参数反演中,构建了以下沉与水平移动的实测值与预测值之差的绝对值的累计和最小为标准的适应度评价函数,构造出基于BA的概率积分预计参数反演模型。先通过模拟实验分析验证基于BA的概率积分法(probability integral method,PIM)模型的准确性与稳定性,再利用所构建的BA-PIM参数反演模型求解淮南市某煤矿1414工作面PIM参数,求解结果为:q=1.03,tanβ=1.97,b=0.38,θ=86.66°,S_(1)=-2.51 m,S_(2)=-13.42 m,S_(3)=60.36 m,S_(4)=42.37 m,下沉和水平移动拟合中误差为116.34 mm,符合工程应用标准。研究结果表明:本文所构建的BA-PIM参数反演模型对提高开采沉陷预计参数准确性具有一定的参考价值。
关键词
开采沉陷
预计
蝙蝠算法
参数
反演
概率
积分
法
概率积分预计参数
Keywords
mining subsidence forecast
bat algorithm
parameter inversion
probability integral method
probability integral prediction parameter
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
在线阅读
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职称材料
题名
机器学习辅助下的概率积分法参数预计模型寻优
被引量：
9
2
作者
沈震
徐良骥
刘潇鹏
秦长才
王振兵
机构
安徽理工大学测绘学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2016年第10期35-38,共4页
基金
国家自然科学基金(41472323)
安徽省对外科技合作计划(1503062020)
文摘
收集整理了多组地表移动观测站资料作为训练样本和检验样本,以工作面地质采矿条件为输入集,概率积分法预计参数为输出集,利用机器学习方法对概率积分法预测参数进行了预测。选取支持向量机、BP神经网络和偏最小二乘法3种机器学习方法对训练样本进行训练,利用训练所得模型预测检验样本中的概率积分法预测参数,并将预测结果与观测站实测值进行对比。结果表明,利用支持向量机预测下沉系数、主要影响角正切值及水平移动系数的精度最高,其平均相对误差分别达到7.46%、4.00%、13.17%;拐点偏距及开采影响传播角利用偏最小二乘法预计精度最高,平均相对误差分别为10.83%、0.88%;总体而言支持向量机的预测精度最为稳定。
关键词
概率
积分
法
预计
参数
支持向量机
BP神经网络
偏最小二乘法
模型寻优
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
浅埋厚煤层高强度开采地表移动规律实测研究
被引量：
14
3
作者
郭文兵
王金帅
李圣军
机构
河南理工大学能源科学与工程学院
煤炭安全生产河南省协同创新中心
阿克苏职业技术学院
出处
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第4期470-475,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51374092)
国家自然科学煤炭联合基金重点资助项目(U1261206)
文摘
为研究浅埋厚煤层高强度开采地表移动规律,结合哈拉沟矿地质采矿条件,在22407工作面上方布设合理的地表移动观测站,进行地表移动和变形监测,获得较为完善的地表移动和变形资料。通过分析地表走向和倾向观测线的静、动态移动变形曲线,获得地表移动变形规律、相关角量参数及概率积分法预计参数。结果表明,在浅埋厚煤层高强度开采条件下,地表下沉比较剧烈,地表最大下沉速度达到696 mm/d,移动变形比较集中,能够快速形成下沉盆地,地表移动在很短的时间内达到稳定状态。研究成果可以为类似矿区设计"三下"采煤及合理留设各类保护煤柱、地表沉陷预计提供参考。
关键词
浅埋厚煤层
移动变形规律
概率积分预计参数
开采沉陷
Keywords
shallow depth thick seam
movement and deformation law
probability integral prediction parameters
mining subsidence
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蝙蝠算法的概率积分预计参数反演方法
李忠
王磊
滕超群
李世保
黄金中
《中国矿业》
2021
4
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职称材料
2
机器学习辅助下的概率积分法参数预计模型寻优
沈震
徐良骥
刘潇鹏
秦长才
王振兵
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2016
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
浅埋厚煤层高强度开采地表移动规律实测研究
郭文兵
王金帅
李圣军
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016
14
在线阅读
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职称材料
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