耦合拐点偏移修正的Boltzmann函数预计模型及其参数反演方法

针对常规概率积分法应用于矿山开采沉陷预计的不足,为了进一步提高沉陷预计的准确性和可靠性,开展了耦合拐点偏移修正的Boltzmann函数预计模型及其参数反演方法研究。基于Boltzmann函数,通过探讨拐点偏移修正方法,构建了耦合拐点偏移修正的Boltzmann函数预计模型;为了准确可靠地求取模型参数,引入FWA(Fireworks Algorithm),提出了耦合拐点偏移修正的Boltzmann函数模型参数反演方法(BFWA-MSPP)。仿真试验结果表明,BFWA-MSPP反演参数的平均相对误差约为2.1%,平均中误差为2.3,预计拟合下沉和水平移动误差为-11.6~5.7 mm,中误差为±6.1 mm;另外,抗差试验表明,在观测值中加入大量的随机误差和粗差后,BFWA-MSPP能够较为准确地反演模型参数,在一定程度上削弱了观测误差的影响。将BFWA-MSPP和PIM-MSPP(基于概率积分法模型的求参方法)分别应用在顾桥煤矿1414(1)工作面,预计拟合下沉和水平移动中误差分别为±83 mm和±108 mm,BFWA-MSPP求参结果为:q=1.07,tanβ=1.91,b=0.41,θ=88.32°,S_(1)=-18.89 m,S_(2)=14.74 m,S_(3)=48.89 m,S_(4)=64.42 m。