10.13347/j.cnki.mkaq.2020.11.010
基于多种群遗传算法的概率积分法参数反演
为了弥补标准遗传算法(SGA)求取概率积分法预计参数的早熟收敛,后期易陷入局部最优解的缺点,提出了多种群遗传算法(MPGA)来反演概率积分法参数,研究了该算法的准确性与可靠性.模拟试验表明:基于MPGA的概率积分法参数反演模型不仅能够准确求取预计参数,而且对于观测站数据中的随机误差、粗差和监测点缺失都具有较强的抗干扰能力.试验表明:在MPGA只迭代了57次就收敛,然而SGA迭代了100次才收敛的情况下,MPGA得出的下沉值和水平移动值的拟合标准差是31 mm,SGA得出的下沉值和水平移动值的拟合标准差是32 mm.
开采沉陷预计、观测站、概率积分法、参数反演、遗传算法、多种群遗传算法
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TD325(矿山压力与支护)
淮浙煤电有限责任公司资助项目;淮南矿业集团有限责任公司朱集东煤矿资助项目HNKY-ZJKDC-JS2017-01;中煤新集刘庄矿业有限公司资助项目
2020-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
50-54,60
