SFLA在概率积分参数反演中的应用：精度提升与实例分析

"滕超群，王磊，魏鹏等人在《采矿与岩层控制工程学报》2020年第2卷第4期发表了一篇名为'基于混合蛙跳算法的概率积分模型参数反演'的论文。该研究旨在解决概率积分函数模型应用中的参数精确估算难题，采用SFLA（混合蛙跳算法）进行概率积分参数的反演。通过模拟实验和实际案例分析，SFLA在反演概率积分预测参数时表现出高精度，最大相对误差不超过3%，并且在顾桥南矿1414(1)工作面的应用中，得到了满意的预测结果。" 本文探讨了概率积分法在开采深陷预测中的应用。概率积分法是一种用于预测由于地下开采引起地表沉降的数学模型，其准确度依赖于关键参数的准确估计。这些参数通常包括q、tan β、b、θ以及S1、S2、S3、S4等，它们对预测结果有显著影响。然而，从实测数据中确定这些参数是一个挑战。 SFLA（Shuffled Frog Leaping Algorithm）是一种群体智能优化算法，源自自然界的蛙群行为，具有全局搜索能力和较高的收敛速度。论文提出将SFLA应用于概率积分模型的参数反演，构建了一种新的参数估计方法。通过模拟试验，SFLA在反演概率积分预测参数时显示出了极高的精度，对于q、tan β、b、θ四个参数的估计，相对误差分别仅为0.12%、0.10%、0.11%和0.21%，表明这种方法能够有效降低误差，提高模型预测的准确性。 此外，论文还通过一个具体的实例——顾桥南矿1414(1)工作面的开采情况，展示了该方法的实际应用。使用SFLA反演得到的参数使得地表下沉与水平移动的拟合中误差仅为109.31毫米，这进一步验证了SFLA在概率积分参数反演中的有效性和实用性。 这篇研究论文为采矿工程领域提供了一种新的、高效的概率积分模型参数反演方法，有助于提升开采深陷预测的精度，对于矿产资源开发过程中的岩层控制和环境保护具有重要意义。通过引入SFLA优化算法，研究人员可以更准确地理解和预测由于地下开采活动引发的地表动态变化，从而更好地制定开采策略和安全措施。