基于改进狼群算法的概率积分法模型参数反演方法-论文

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文件名称：基于改进狼群算法的概率积分法模型参数反演方法-论文
文件大小：830KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-07-07 21:51:18
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，tan β＝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。