基于改进狼群算法的概率积分法模型参数反演方法

作者：李靖宇; 王磊^*; 江克贵; 滕超群

来源：采矿与岩层控制工程学报, 2021, 3(01): 79-86.

DOI：10.13532/j.jmsce.cn10-1638/td.20200424.001

• 开采沉陷预计
• 概率积分法
• 智能优化算法
• 改进狼群算法

概率积分法是国内广泛应用的开采沉陷预计方法,如何基于实测数据,精确、快速、可靠地获得概率积分法模型参数,一直是该方法应用的难点。鉴于此,在分析WPA优缺点的基础上提出二次游走、变异行为改进策略,形成了改进狼群算法(IWPA),并将IWPA引入概率积分法模型参数反演中,构建基于改进狼群算法的概率积分法模型参数反演方法(MIWPA)。模拟试验结果表明:MIWPA反演参数相对误差、参数中误差分别不超过3.4%,4.02,且MIWPA的准确性、可靠性均优于MWPA;将MIWPA应用在淮南矿区顾桥矿1414(1)工作面的概率积分法模型参数反演中,获取的概率积分法模型参数为q=0.93,tanβ=1.98,b=0.42,θ=84.53°,S1=-12.44 m,S2=-18.80 m,S3=55.06 m,S4=33.98 m,下沉值与水平移动值拟合中误差为114.88 mm,满足工程应用要求。

• 单位
  安徽理工大学