基于人工鱼群算法的概率积分模型参数反演

作者：张官进; 宋梓杰; 周子文; 李新伟; 袁平

来源：安徽科技学院学报, 2021, 35(04): 70-76.

DOI：10.19608/j.cnki.1673-8772.2017.0957

• 开采沉陷
• 参数反演
• 人工鱼群算法
• 概率积分法

目的:解决概率积分法开采沉陷预计参数算法不稳定、容易陷入局部最优解等问题。方法:将可求解非线性问题、鲁棒性强、具备较好的全局寻优能力的人工鱼群算法(Artificial fish school algorithm, AFSA)引入到概率积分法开采沉陷预计参数反演中。该算法已在广东省水资源优化配置、配送路径优化等问题中得到应用,尚未见学者将AFSA应用到概率积分模型参数反演中。本研究首次将AFSA引入到概率积分模型参数反演中,构建了基于AFSA的概率积分开采沉陷预计参数反演方法。结果:将AFSA的概率积分模型参数反演方法应用于顾桥南矿1414(1)工作面的地表移动实测数据中,得到的概率积分法预计参数为q=1.059 2,tanβ=2.020 3,b=0.404 9,θ=87.220 9°,S1=1.284 0 m,S2=0.453 0 m,S3=62.200 0 m,S4=44.753 1 m,下沉和水平移动拟合中误差为131.74 mm。结论:AFSA的概率积分模型参数反演方法满足工程应用精度要求。

• 单位
  安徽科技学院