【摘 要】
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针对传统优化及智能优化算法反演概率积分法参数时,易受到初值与自身参数设置影响,难以获得最优解的问题,提出采用二次序列规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)算法
【机 构】
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安徽理工大学测绘学院,矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽省教育厅重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41404004)
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针对传统优化及智能优化算法反演概率积分法参数时,易受到初值与自身参数设置影响,难以获得最优解的问题,提出采用二次序列规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)算法反演概率积分法函数模型中的参数。通过模拟不同误差环境下的仿真数据,分别采用模矢法、遗传算法与SQP算法进行对比实验。结果表明,SQP算法反演参数结果可靠,不受初始值设置影响。并且在不同的误差环境影响下,SQP算法对各个参数的反演精度高,大部分情况下优于遗传算法与模矢法,对随机误差与粗差具有良好的抗干扰能力。
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