第
32
卷第
3
期
、
'0
1.
32
NO.3
辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
2013
年
3
月
Mar. 2013 Journal
of
Li
aoning Technical University (Natural Science)
文章编号
1008-0562(2013)03-0311-05
概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化算法
王正帅
1
，
2
邓喀中康建荣
2
(1.中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室，江苏徐州
I
221116;
2.
江苏师范大学测绘学院，江苏徐州
I
221116)
摘
要:为解决传统方法在概率积分法参数反演中存在的反演过程发散问题.将粒子群优化
(PSO)
算法纳入到
文化算法
(CA)
框架中，提出了概率积分法参数反演的文化一随机粒子群优化
(CA-rPSO)
算法.以随机粒子群
优化
(rPSO)
算法作为信念空间的进化算法，并将
PSO
作为群体空间的进化算法，形成两者独立并行进化的"双
演化双促进"机制，按照误差平方和最小化准则构建适应度函数，反演出概率积分法参数.研究结果表明:对于
常规布设形式的地表移动观测站，基于
CA-rPSO
反演概率积分法参数的收敛成功率为1.该结论具有较高的实
用价值，且对矿山其它复杂参数寻优问题有着一定的指导意义.
关键词
2
开采沉陷:地表移动观测站:概率积分法:地表移动参数:参数反演:粒子群优化:文化算法:智能优化
中图分类号
TD325
丈献标志、码
A
Random PSO embedded cultural framework for parameters inversion
of
probability-integràl method
WANG
Zhengshuai
1
气
DENG
Kazhong
1
, KANG
Jianrong
2
(
1.
Key
Laboratory
for
Land
Environment
and
Disaster
Monitoring
of
SBSM,
China
University
of
Mi
ning
and
Technology, Xuzhou 221116, China; 2. School
of
Geodesy
and
Geomatics,
Jiangsu
Normal
University
, Xuzhou 221116,
China
)
Abstract:
To solve the divergence problem
of
parameters inversion in probability-integral method, a novel
algorithm called random PSO embedded
cultural
企
amework
(CA-rPSO) is proposed in this study through
integrating PSO into
the
企
amework
of
cultural algorithm (CA). In CA-rPSO, the evolving algorithms
of
belief
space and population space are represented with random PSO and PSO respectively
, forming independent and
parallel "dual evolution-dual promotion" mechanism. Subsequently
, selecting the least sum square
of
errors as
inversion criterion, the fitness function is then established
so
as
to inverse the parameters
of
probability-integral
method. The case study results show that in a traditional
surf
注
ce
movement observation station, the parameters
inversions ofprobability-integral method based on CA-rPSO acheive a convergence rate
of
1, which indicates that
the algorithm has a high practicability. The study is
of
significance for other complex mining problems with
parameters optimization.
Key
words:
rnining subsidence; surface movement observation station; probability-integral method; parameters
of
surface movement; parameters inversion; PSO; cultural algorithm; intelligent optimization
o
31
言
概率积分法
[1]
在开采沉陷预计中得到了广泛的
应用，准确地确定概率积分法参数对于提高开采沉
陷预计精度、指导"三下"安全生产有着重要意义.
目前，概率积分法参数确定方法包括基于实测数据
的反演方法、经验公式法
[1]
和非线性模型法(如
BP
-NN
、
SVM
、
multi
圄
scale
KPLS
等)
[2
-4]由于地质
收稿日期
2012-04-17
采矿条件的复杂性，基于实测数据的反演方法精度
最高，是现场普遍采用的一种方法.常用的概率积分
法参数反演方法包括特征点法
[5]
、正交实验法
[6]
、
曲线拟合法
[5
，
7]
、曲面拟合法和模矢法[町等.特征点法
依据个别关键点进行求参，求参结果误差较大;正
交实验法的计算结果随水平(位级)不同而变化，
精度较低:曲线拟合法、曲面拟合法和模矢法等均
属于迭代算法，反演过程对迭代初值较为敏感，不
基金项目:国家自然科学基金资助项目
(40772191
);国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室开放基金资助项目(
LEDM201IB10)
作者简介
z
王正帅(
1974-)
，男，山东平原人，博士，主要从事开采沉陷、智能优化算法等方面的研究本文编校
z
朱艳华
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