【摘 要】
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基于实测资料精准估计概率积分参数是概率积分函数模型应用的难点。SFLA(混合蛙跳算法)是群体智能优化算法,将SFLA应用于概率积分参数反演中,构建了基于SFLA的概率积分参数估
【机 构】
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安徽理工大学测绘学院,山西晋城无烟煤矿业集团有限责任公司资源环境管理局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41602357),安徽高校自然科学研究资助项目(KJ2016A190),江苏省资源环境信息工程重点实验室开放基金资助项目(JS201801)
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基于实测资料精准估计概率积分参数是概率积分函数模型应用的难点。SFLA(混合蛙跳算法)是群体智能优化算法,将SFLA应用于概率积分参数反演中,构建了基于SFLA的概率积分参数估计方法。研究结果表明:①模拟试验中,SFLA反演概率积分预测参数q,tanβ,b,θ的参数估计相对误差分别为0.12%,0.10%,0.11%,0.21%;S_1,S_2,S_3,S_4参数估计相对误差最大不超过3%。②利用此方法求解顾桥南矿1414(1)工作面概率积分参数,求解结果为:q=0.97,tanβ=1.98,b=0.39
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