基于粒子群的三次样条矿压缺失数据插值算法

"本文提出了一种基于粒子群优化的三次样条插值算法，用于处理煤矿中的冲击地压缺失数据。该算法结合了三次样条插值的平滑性和粒子群优化算法的高效性，适用于不同条件下的矿压数据填补。通过实例分析和与其他常见插值方法的比较，证明了该算法在矿压数据插值中的优越性和准确性。" 在矿产开采过程中，由于各种原因，可能会出现矿压数据的缺失，这对理解矿井的安全状态和预测潜在的冲击地压事件构成挑战。传统的插值方法可能无法很好地处理这些复杂情况，因此需要寻找更有效的数据填补策略。陈辉等人提出的基于粒子群的三次样条插值算法为此提供了一个解决方案。 三次样条插值是一种数学方法，它能在保持数据间连续性和光滑性的前提下，通过对缺失数据进行估算。这种插值方式能保证在数据段之间有良好的平滑过渡，避免了数据的突变或不连续性。然而，三次样条插值的参数优化问题可能较为复杂，此时引入粒子群优化算法，可以有效地搜索最优解，减少所需参数数量，简化实现过程。 粒子群优化（PSO）算法是一种模拟群体智能行为的全局优化技术，通过群体中每个粒子的迭代更新，寻找解决问题的最优解。将PSO应用于三次样条插值的参数优化中，可以在保证算法效率的同时，提高插值的精确度。 文章通过实际案例展示了该算法在处理相同地点不同工作面以及不同地点不同工作面的矿压缺失数据时的有效性。对比分析显示，该算法在插值的准确性和效果上优于其他常用的插值方法，如线性插值、多项式插值等，这进一步证实了其在矿压数据分析中的优势。 基于粒子群的三次样条插值算法为解决矿压数据缺失问题提供了新的思路，对于提升煤矿安全管理和预防冲击地压事件具有重要意义。这种算法的实用性和高效性使其在工业实践中具有广阔的应用前景。未来的研究可能将进一步探讨如何优化算法参数，提高算法的适应性和泛化能力，以应对更复杂的数据场景。