改进遗传算法提升采空沉陷预测精度：Holt-Winters模型的应用

本文主要探讨了"基于改进遗传算法的Holt-Winters模型在采空沉陷预测中的应用"这一主题，发表于2013年3月的吉林大学学报(地球科学版)第43卷第2期。作者彭帅英、李广杰等人针对遗传算法在处理复杂问题时存在的早熟现象和局部寻优能力较弱的问题，提出了一种创新的方法——利用小生境策略来改良遗传算法。小生境方法可以增强算法的全局搜索能力和避免过早收敛，从而提升预测精度。 研究的核心是结合Holt-Winters模型，这是一个经典的季节性时间序列预测模型，用于分析和预测具有趋势、季节性和随机成分的数据。通过改进遗传算法对Holt-Winters模型的组合参数进行求解和优化，构建了一种名为改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。这种算法的优势在于它能有效克服梯度法在搜索过程中可能遇到的质量差和精度不高的问题。 具体应用到长平高速公路采空区路段沉陷预测中，结果显示，改进后的遗传算法显著提高了预测的准确性和稳定性。预测结果的相对误差控制在2%以内，特别是在中长期采空沉陷预测方面，相对误差低至0.79%，这证明了这种方法在实际应用中的有效性。因此，本文提出的改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法为采空沉陷的精准预测提供了一种有力工具，适用于此类地质工程的预测分析。 关键词包括改进遗传算法、小生境、Holt-Winters模型、采空沉陷预测以及沉陷监测。整个研究不仅提升了理论技术水平，也为实际工程中的采空区域管理提供了科学依据和技术支持。通过这篇文章，读者可以了解到如何结合遗传优化技术与时间序列模型来解决复杂地质环境下的预测问题，为未来类似领域的研究提供了新的思考方向。