【摘 要】
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针对传统算法在概率积分法参数反演时无法获取全局最优解或收敛速率慢,以及基于生物遗传进化的智能寻优算法反演参数存在最优解非唯一的情况,为了更有效地进行概率积分法参数反演,引入新型群智能寻优方法,采用一种动态改变步长和视野的SAAFC算法预计概率积分法参数并与实际下沉值和水平移动值组合成目标函数,从而使参数反演问题转化为目标优化问题,建立了概率积分法参数反演的SAAFC模型。以朱集东矿1242(1)工作面为工程实例,根据该矿其它工作面岩移观测站实测数据解算的预计参数值给定反演参数初值范围,生成初始鱼群并模拟人
【机 构】
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安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:41472323,42372369),安徽省对外科技合作计划项目(编号:201904b11020015)。
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针对传统算法在概率积分法参数反演时无法获取全局最优解或收敛速率慢,以及基于生物遗传进化的智能寻优算法反演参数存在最优解非唯一的情况,为了更有效地进行概率积分法参数反演,引入新型群智能寻优方法,采用一种动态改变步长和视野的SAAFC算法预计概率积分法参数并与实际下沉值和水平移动值组合成目标函数,从而使参数反演问题转化为目标优化问题,建立了概率积分法参数反演的SAAFC模型。以朱集东矿1242(1)工作面为工程实例,根据该矿其它工作面岩移观测站实测数据解算的预计参数值给定反演参数初值范围,生成初始鱼群并模拟人
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