修正的Knothe沉陷预计模型及其参数研究
Modified Knothe Subsidence Prediction Model and Its Parameters
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摘要: 针对Knothe时间函数在动态预计过程中点位下沉速度的不足,提出了1种新的动态下沉模型——三参数Knothe时间函数,模型中增加了初始沉降速度参数b1、时间幂指参数b2和曲线形态参数b3,参数求解采用粒子群优化(PSO)算法。经实测数据验证,基于改进的三参数Knothe时间函数动态预计模型能够真实的反映地表下沉的动态过程,走向线在各个观测时期,实测值与预计值最大误差为5.02 cm,最小误差为0.1 mm,平均误差为1.19 cm,精度非常可靠并且满足开采工作需要。Abstract: According to deficiency of the Knothe time function in describing the dynamic subsidence prediction process in the mining subsidence area, a new dynamic subsidence model is proposed, three-parameter Knothe time function. The initial settlement speed parameter b1, the time power index parameter b2 and the curve shape parameter b3 are added to the model. The parameters solution is based on the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The measured data proves that the dynamic subsidence prediction model of the mining area based on the improved Knothe time function can reflect the dynamic process of surface subsidence. The maximum error between the measured value and the predicted value of the strike line is 5.02 cm, the minimum error is 0.1 mm, and the average error is 1.19 cm in each observation period. The accuracy is very reliable and meets the needs of mining work.
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