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基于混合蛙跳算法的概率积分模型参数反演
被引量：
8
1
作者
滕超群
王磊
+3 位作者
魏鹏
李靖宇
江克贵
朱尚军
《采矿与岩层控制工程学报》
北大核心
2020年第4期102-108,共7页
基于实测资料精准估计概率积分参数是概率积分函数模型应用的难点。SFLA(混合蛙跳算法)是群体智能优化算法,将SFLA应用于概率积分参数反演中,构建了基于SFLA的概率积分参数估计方法。研究结果表明:①模拟试验中,SFLA反演概率积分预测参...
基于实测资料精准估计概率积分参数是概率积分函数模型应用的难点。SFLA(混合蛙跳算法)是群体智能优化算法,将SFLA应用于概率积分参数反演中,构建了基于SFLA的概率积分参数估计方法。研究结果表明:①模拟试验中,SFLA反演概率积分预测参数q,tanβ,b,θ的参数估计相对误差分别为0.12%,0.10%,0.11%,0.21%;S_1,S_2,S_3,S_4参数估计相对误差最大不超过3%。②利用此方法求解顾桥南矿1414(1)工作面概率积分参数,求解结果为:q=0.97,tanβ=1.98,b=0.39,θ=86.8°,S_1=-5.07 m,S_2=-17.84 m,S_3=58.01 m,S_4=36.38 m,下沉与水平移动拟合中误差为109.31 mm。
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关键词
概率积分法
开采深陷预测
混合蛙跳算法
参数反演
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职称材料
基于FWA-Logistic方法的概率积分动态参数预测
被引量：
2
2
作者
魏鹏
江克贵
《煤炭工程》
北大核心
2021年第7期123-127,共5页
求取精准可靠的概率积分参数在开采沉陷移动变形预测中至关重要,在非线性模型广泛应用于参数预测的背景下,开展了融合FWA和Logistic模型的概率积分动态参数预测方法(FWA-Logistic方法)。结合Logistic模型的应用情况,考虑到非线性最小二...
求取精准可靠的概率积分参数在开采沉陷移动变形预测中至关重要,在非线性模型广泛应用于参数预测的背景下,开展了融合FWA和Logistic模型的概率积分动态参数预测方法(FWA-Logistic方法)。结合Logistic模型的应用情况,考虑到非线性最小二乘求取模型参数的波动性较大,且不合理的初值选取会导致求参结果发散,因此引入了一种FWA算法;综合FWA算法原理、Logistic模型和概率积分动态参数变化规律,提出了FWA-Logistic方法。试验结果表明,拟合样本参数q、tanβ、θ的效果较好,拟合中误差分别为0.028、0.100和0.023°;预测各期参数q、tanβ、θ的平均相对误差分别为2.87%、2.02%、0.03%;最大相对误差约为4.39%。为验证预测参数的实用性,基于预测的各期的概率积分动态参数,代入动态概率积分模型进行地表主断面下沉预计;与实测相比,预计下沉误差在-343~208mm之间,中误差分别为47.66mm、113.60mm、86.67mm、89.23mm。
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关键词
开采沉陷
概率积分动态参数
LOGISTIC模型
FWA算法
参数预测
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职称材料
题名
基于混合蛙跳算法的概率积分模型参数反演
被引量：
8
1
作者
滕超群
王磊
魏鹏
李靖宇
江克贵
朱尚军
机构
安徽理工大学测绘学院
山西晋城无烟煤矿业集团有限责任公司资源环境管理局
出处
《采矿与岩层控制工程学报》
北大核心
2020年第4期102-108,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(41602357)
安徽高校自然科学研究资助项目(KJ2016A190)
江苏省资源环境信息工程重点实验室开放基金资助项目(JS201801)。
文摘
基于实测资料精准估计概率积分参数是概率积分函数模型应用的难点。SFLA(混合蛙跳算法)是群体智能优化算法,将SFLA应用于概率积分参数反演中,构建了基于SFLA的概率积分参数估计方法。研究结果表明:①模拟试验中,SFLA反演概率积分预测参数q,tanβ,b,θ的参数估计相对误差分别为0.12%,0.10%,0.11%,0.21%;S_1,S_2,S_3,S_4参数估计相对误差最大不超过3%。②利用此方法求解顾桥南矿1414(1)工作面概率积分参数,求解结果为:q=0.97,tanβ=1.98,b=0.39,θ=86.8°,S_1=-5.07 m,S_2=-17.84 m,S_3=58.01 m,S_4=36.38 m,下沉与水平移动拟合中误差为109.31 mm。
关键词
概率积分法
开采深陷预测
混合蛙跳算法
参数反演
Keywords
probability integral method
mining subsidence prediction
shuffled frog leaping algorithm
parameter inversion
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
基于FWA-Logistic方法的概率积分动态参数预测
被引量：
2
2
作者
魏鹏
江克贵
机构
山西晋城无烟煤矿业集团有限责任公司资源环境管理局
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
出处
《煤炭工程》
北大核心
2021年第7期123-127,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(52074010)。
文摘
求取精准可靠的概率积分参数在开采沉陷移动变形预测中至关重要,在非线性模型广泛应用于参数预测的背景下,开展了融合FWA和Logistic模型的概率积分动态参数预测方法(FWA-Logistic方法)。结合Logistic模型的应用情况,考虑到非线性最小二乘求取模型参数的波动性较大,且不合理的初值选取会导致求参结果发散,因此引入了一种FWA算法;综合FWA算法原理、Logistic模型和概率积分动态参数变化规律,提出了FWA-Logistic方法。试验结果表明,拟合样本参数q、tanβ、θ的效果较好,拟合中误差分别为0.028、0.100和0.023°;预测各期参数q、tanβ、θ的平均相对误差分别为2.87%、2.02%、0.03%;最大相对误差约为4.39%。为验证预测参数的实用性,基于预测的各期的概率积分动态参数,代入动态概率积分模型进行地表主断面下沉预计;与实测相比,预计下沉误差在-343~208mm之间,中误差分别为47.66mm、113.60mm、86.67mm、89.23mm。
关键词
开采沉陷
概率积分动态参数
LOGISTIC模型
FWA算法
参数预测
Keywords
mining subsidence
probability integral dynamic parameters
Logistic model
FWA
parameters prediction
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
基于混合蛙跳算法的概率积分模型参数反演
滕超群
王磊
魏鹏
李靖宇
江克贵
朱尚军
《采矿与岩层控制工程学报》
北大核心
2020
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于FWA-Logistic方法的概率积分动态参数预测
魏鹏
江克贵
《煤炭工程》
北大核心
2021
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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