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摘要
煤炭质量核心指标的估算有利于煤炭质量的管控,并为智能开采、分质开采提供科学依据。将克里金插值法引入到煤质指标估算模型的建立,利用差分进化算法求解其变差函数的模型参数;针对在差分进化过程中因"早熟"现象导致最优解被破坏的问题,在变异过程中设计可动态修正变异方向的缩放因子,提出修正变异方向的自适应差分进化算法(UMDE)来确定变差函数的模型参数,并用该方法对煤矿井下未开采区域的全水分进行克里金插值。通过交叉验证与对比实验,证明基于自适应差分克里金方法(UMDE-Kriging)构建的煤质指标估算模型较其他优化方案在估算精度上有显著提升。
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