基于参数自适应差分进化算法的煤矿开采沉陷预计

Coal Mine Mining Subsidence Prediction Based on Parameter Adaptive Differential Evolution Algorithm

摘要: 通过模拟实验研究基于参数自适应差分进化算法的数值模型参数反演的可行性，在此基础上结合工程实例开展开采沉陷预计，并利用差分技术对数值模型进行误差控制。研究结果表明：采用参数自适应差分进化算法进行参数反演收敛速度快，能提高参数反演效率，并可在短期内，使用差分技术对数值模型的误差进行控制，提高煤矿开采沉陷预计的精度。
- 开采沉陷 /
- 数值模拟 /
- 参数反演 /
- 参数自适应差分进化算法 /
- 差分技术
Abstract: We study the feasibility of parameter inversion experiment of numerical model based on parameter adaptive differential evolution algorithm by simulation experiment. On this basis, we carry out mining subsidence prediction combined with engineering examples. Results show that using the parameter adaptive differential evolution algorithm to carry out parameter inversion can improve the efficiency and convergence rate of parameter inversion; in the short term, using differential techniques to control error of numerical model can improve coal mining subsidence prediction accuracy.
- mining subsidence /
- numerical simulation /
- parameter inversion /
- parameter adaptive differential evolution algorithm /
- differential technology

[1]	王永秀,毛德兵,齐庆新. 数值模拟中煤岩层物理力学参数确定的研究[J]. 煤炭学报,2003,28(6):593.
[2]	韩伟,李道伦,卢德唐,等.利用改进差分进化算法的油田地层参数反演[J].电子技术,2008（8）:74-78.
[3]	Guoshao Su. A New Intelligent Back-Analysis Method Based on Differential Evolution[J]. Computational Sciences and Optimization，2009（1）：212-214.
[4]	蔡之华,龚文引. 差分进化算法及其应用[M]. 武汉:中国地质大学出版社，2010：91-105.
[5]	J Brest, S Greiner, B Bokovié, et al. Self-Adaptive control parameters in differential evolution: A comprehensive study on numerical benchmark problems[J], IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2006,10(6): 646-657.
[6]	包欢.差分方法在测量中的应用[J].测绘通报,2003（5）:29-31.