[發明專利]一種基于改進烏鴉搜索算法的礦區開采沉降預測方法

有效

• 申請號: 202110323901.4
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN113077082B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 郭慶彪;陳紅凱;羅錦;王亮;呂鑫
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/00
• 代理公司: 合肥中谷知識產權代理事務所(普通合伙) 34146
• 代理人: 洪玲

本發明涉及一種基于改進烏鴉搜索算法的礦區開采沉降預測方法，包括以下步驟：步驟S1.基于烏鴉搜索算法向其中引入Levy飛行策略、領導者策略與替補烏鴉策略進行改進，得出改進的烏鴉搜索算法；步驟S2.將改進的烏鴉搜索算法引入概率積分參數反演中以建立基于改進的烏鴉搜索算法的概率積分參數反演模型，并通過該模型進行沉降預測計算，得出沉降概率預計值。該基于改進烏鴉搜索算法的礦區開采沉降預測方法，在烏鴉搜索算法的基礎上，引入Levy飛行策略、領導者策略與替補烏鴉策略，構建了基于改進烏鴉搜索算法的概率積分法參數反演模型，在控制參數的相對誤差與擬合中誤差方面優于CAS，且具有一定的抗隨機誤差能力。

技術領域

本發明屬于礦區開采沉陷預測技術領域，具體涉及一種基于改進烏鴉搜索算法反演概率積分參數的基于改進烏鴉搜索算法的礦區開采沉降預測方法。

背景技術

目前，煤炭是我國的主要能源。而煤炭資源的大規模開采會導致大規模的地面沉降和對自然環境的災害影響。地下采礦活動引起的地表塌陷是一個嚴重的工程、經濟和環境問題。從廣義上講，地表沉陷是地下開采活動的必然結果，反映了礦區的運動狀態。地面沉降對地面結構、服務和通信造成了嚴重影響。在地面沉陷區的建筑場地開發中，通常需要廣泛的補救措施或特殊的建筑設計。因此，開采沉陷預測已成為國內外學者關注的焦點。

20世紀50年代，波蘭學者J·利特溫尼辛(J.Litwiniszyn)將隨機介質理論引入巖層運動研究，隨后中國學者劉寶等人將該理論繼續發展為概率積分法。在我國，概率積分法是最成熟、應用最廣泛的沉降預測方法之一。參數誤差和模型誤差是概率積分應用中的主要誤差源。提高概率積分法預測精度的關鍵是減小模型誤差和參數誤差。模型誤差主要來源于該方法的基本假設，往往難以改進，因此減小參數誤差的意義更加明顯。準確的開采沉陷預測應建立在獲得準確參數的基礎上。概率積分法的預測參數反演方法大致經歷了線性逼近法、步長加速法、智能算法和優化算法的過程。線性化近似參數法利用線性逼近的思想對概率積分進行線性化，然后根據最小二乘原理計算參數。查對初值進行了正交設計，然后利用線性化近似參數法在少量實驗中快速逼近參數的真實值。但該方法計算過程繁瑣，難以推廣。GE應用模矢量法(步長加速法)獲得了開采沉陷的預測參數。該方法解決了利用任意形狀工作面的開采實測數據和利用動態測量數據獲取參數的問題。步長加速法的求解過程會陷入局部極值陷阱，局部最優解會被誤認為是全局最優解。查構建了基于遺傳算法的概率積分參數反演模型，在參數計算上具有一定的準確性、可靠性和穩定性。徐提出用粒子群優化算法對概率積分法的參數進行反演，具有搜索速度快、效率高、算法簡單等優點。

通過對研究結果的分析可以發現，當算法的搜索范圍不夠充分時，上述遺傳算法和粒子群優化算法都會在一定程度上陷入局部最優，導致算法早熟收斂。

發明內容

本發明的目的就在于為了解決上述問題而提供一種基于改進烏鴉搜索算法的礦區開采沉降預測方法。

本發明通過以下技術方案來實現上述目的：

一種基于改進烏鴉搜索算法的礦區開采沉降預測方法，包括以下步驟：

步驟S1.基于烏鴉搜索算法向其中引入Levy飛行策略、領導者策略與替補烏鴉策略進行改進，得出改進的烏鴉搜索算法；

步驟S2.將改進的烏鴉搜索算法引入概率積分參數反演中以建立基于改進的烏鴉搜索算法的概率積分參數反演模型，并通過該模型進行沉降預測計算，得出沉降概率預計值；

其中，將改進的烏鴉搜索算法引入概率積分參數反演時的具體過程如下：