赫尔默特方差法提升概率积分参数估计精度

本文主要探讨了基于赫尔默特方差估计法的概率积分求参模型在地表移动盆地参数估计中的应用。赫尔默特方差估计法是一种统计学中的重要概念，它在估计随机变量的方差时具有较高的精确度和稳定性。在这项研究中，作者马洪浩和郭广礼针对采矿沉陷问题，特别是在"三下"采煤过程中产生的地表移动问题，提出了一种创新的数学求参模型。 该模型的核心是利用赫尔默特方差估计法来估计地表移动盆地在不同位置的拟合不确定性。通过这种方法，可以更准确地量化参数估计的可靠性，从而在拟合过程中赋予不同的位置不同的权重，以实现更合理的参数优化。这不仅提高了预计精度，还考虑到了数据的局部性和整体性之间的平衡。 文章首先介绍了赫尔默特估计法的基本原理和其在概率积分预计参数估计中的优势，然后详细阐述了如何构建新的数学求参模型，包括参数估计、权重计算以及实际应用中的程序开发。通过与中国矿业大学五沟矿区的开采沉陷数据进行比较，作者验证了新方法相较于传统的最小二乘法在预测精度上的提升。 关键词：赫尔默特方差估计法、概率积分求参方法、最小二乘法，表明了本文的主要研究焦点。从科学文献分类角度来看，这篇论文属于地质工程和采矿技术领域，特别是地表变形控制和数值模拟方面的重要研究。 这项工作对于提高采矿活动对地表影响的精确预测具有重要意义，也为同类问题的研究者提供了一种有效且精确的求参策略，有助于减少因参数估计误差带来的潜在风险，保障地下开采活动的安全进行。