【摘 要】
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开采沉陷预计参数在反演时存在精度不高、计算量大、过程复杂等问题,因此如何准确、快速反演概率积分预计参数成为开采沉陷预计的热点问题和难点问题。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)作为一种元启式优化算法,具有算法简单、参数较少、计算速度快、求参精度高、易于编程实现等优点。因此,本文将BA应用到开采沉陷预计参数反演中,构建了以下沉与水平移动的实测值与预测值之差的绝对值的累计和最小为标准的适应度评价函数,构造出基于BA的概率积分预计参数反演模型。先通过模拟实验分析验证基于BA的概率积分法(probabil
【机 构】
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安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(编号:52074010),安徽理工大学研究生创新基金项目资助(编号:2021CX2142)。
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开采沉陷预计参数在反演时存在精度不高、计算量大、过程复杂等问题,因此如何准确、快速反演概率积分预计参数成为开采沉陷预计的热点问题和难点问题。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)作为一种元启式优化算法,具有算法简单、参数较少、计算速度快、求参精度高、易于编程实现等优点。因此,本文将BA应用到开采沉陷预计参数反演中,构建了以下沉与水平移动的实测值与预测值之差的绝对值的累计和最小为标准的适应度评价函数,构造出基于BA的概率积分预计参数反演模型。先通过模拟实验分析验证基于BA的概率积分法(probabil
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