【摘 要】
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在矿区开采地表沉降动态预计模型建立过程中,针对Richards时间函数模型参数在地质采矿条件复杂情况下难以一次性准确求取的问题,采用遗传粒子群(Genetic Algorithm and Parti
【机 构】
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安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:41472323),安徽省对外合作计划项目(编号:201904b11020015)
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在矿区开采地表沉降动态预计模型建立过程中,针对Richards时间函数模型参数在地质采矿条件复杂情况下难以一次性准确求取的问题,采用遗传粒子群(Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization,GA-PSO)融合算法对Richards模型参数进行动态修正,建立了一种基于GA-PSO融合算法的Richards时间函数参数优化模型。通过与传统GA算法和变步长果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization,FOA)进行比较,结果表明:GA-PSO算法
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