Python驱动的开采沉陷预测算法优化

该论文标题为"基于Python的开采沉陷预计算法.pdf"，作者刘吉波、王志红和任传建来自贵州工程应用技术学院矿业工程学院。论文探讨了如何利用Python编程语言及其科学计算模块scipy来优化开采沉陷的预测过程。在矿山资源开发中，开采沉陷预计起着关键作用，因为它能帮助提前评估地表可能受到的影响。 论文的核心内容围绕概率积分函数的构建展开，这是一种常用的沉陷预测方法。作者利用Python的灵活性和scipy的积分功能，实现了对地表任意点由于开采活动引起的移动变形的精确计算。他们着重研究了程序的优化策略，包括影响圆的处理、数组通用函数的使用、坐标系的选择以及预计点密度的设计，这些都旨在提升预测效率。 此外，论文还提及了Python的易用性和多样性，它拥有math和numpy/scipy等强大的库，使得复杂的数学计算变得简单。作者使用matplotlib库绘制了变形等值线图、等值线云图和三维曲面图，以直观展示预测结果，便于理解和分析。 相比于传统的沉陷预测软件，如Visual C++、C++和Visual Basic.NET等，使用Python进行开发具有显著的优势，如跨平台、免费且易于学习。研究结果对于其他开发者来说，特别是那些希望使用Python替代其他平台进行沉陷预测的开发者，提供了有价值的参考。 本文的关键点包括概率积分法、Python编程语言、算法优化以及数据可视化技术的应用，这些都在文中得到了深入的探讨和实践。通过这篇文章，读者可以了解到如何利用Python这一工具来提高沉陷预测的准确性和效率，为矿业工程领域的实践操作提供了一种创新的解决方案。