Boltzmann函数模型修正与反演:耦合拐点偏移方法
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更新于2024-08-06
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"耦合拐点偏移修正的Boltzmann函数预计模型及其实现方法"
本文主要讨论了在矿山开采沉陷预计中,如何改进传统概率积分法的不足,以提升预计的精度和可靠性。研究的核心是耦合拐点偏移修正的Boltzmann函数预计模型以及它的参数反演方法。Boltzmann函数是一种广泛应用的数学工具,通常在物理、化学和工程领域用于描述非线性现象。在沉陷预计问题中,由于地表沉降过程可能受到多种因素影响,如地质结构、开采深度和时间等因素,使得沉降曲线可能呈现出非线性特征,因此选择Boltzmann函数作为模型基础。
文章中提到的拐点偏移修正方法,是对Boltzmann函数进行优化的关键步骤。拐点是函数变化趋势发生显著转变的位置,对于沉陷预计模型而言,它对应着地表沉降速率的转折点。通过调整和修正拐点位置,模型可以更精确地匹配实际沉陷数据,从而提高预计精度。
为了有效地求解模型中的参数,研究者引入了烟花算法(FWA),这是一种启发式优化算法,灵感来源于烟花爆炸的随机性和多样性。FWA被用来反演Boltzmann函数模型的参数,命名为BFWA-MSPP(Boltzmann Function with Fireworks Algorithm for Model Parameter Inversion)。仿真实验结果显示,BFWA-MSPP在参数反演上的平均相对误差约为2.1%,平均中误差为2.3,预测的下沉和水平移动误差范围在-11.6到5.7毫米之间,中误差为±6.1毫米,表现出较高的精度。
此外,抗差试验进一步证明了BFWA-MSPP的稳健性。在观测数据中引入大量随机误差和粗差的情况下,该方法仍能较准确地反演模型参数,减小了观测误差对结果的影响。通过对比,BFWA-MSPP在顾桥煤矿1414(1)工作面的应用中,预计的下沉和水平移动中误差分别为±83毫米和±108毫米,优于基于概率积分法的PIM-MSPP方法。
总结起来,本文提出了一种耦合拐点偏移修正的Boltzmann函数预计模型,结合烟花算法进行参数反演,以解决矿山开采沉陷预计的精度问题。这一方法通过优化模型结构和参数求解策略,显著提高了预测的准确性,并具备一定的抗干扰能力,对于矿山安全管理和沉陷防治具有重要的实践意义。
2023-07-21 上传
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