采煤工作面煤质核心指标估算模型研究

发布时间：2021-11-26 10:16

　　在竞争日趋激烈的煤炭行业,加强煤炭生产过程中对煤质的管理与把控是提高煤炭企业效益的关键所在,也是煤炭企业在市场竞争中处于不败之地的有力保障。论文基于煤炭企业煤质管理工作实际需求,以克里金插值法为理论基础,引入差分进化算法进行优化求解,探寻煤矿采煤工作面煤质核心指标估算的理论与方法。具体研究内容如下:1.对差分进化算法进行分析研究,重新设计差分进化算法中的缩放因子,使其变异过程可以动态修正进化方向,规避“早熟”现象的发生,同时解决进化后期收敛速度减缓的问题。通过进行函数最优参数求解的仿真实验,验证了可修改变异方向的自适应差分进化算法（UMDE）在参数优化上的优势。2.利用UMDE算法优化求解变差函数中的三个模型参数（块金值,偏基台值,变程）,构建优化克里金插值模型,将其应用到煤质核心指标估算中。通过对实际煤质数据进行仿真实验,结果显示,相较于其他参数优化方案构建的克里金插值模型,该模型中的变差函数更能准确地描述当前地质空间特征,其煤质核心指标估算精度更高。3.选取滑距、落差、距断层距离及所处断层位置等四个地质构造特征作为误差修正模型的输入特征,利用UMDE算法优化求解支持向量回归参数对（... 

【文章来源】：西安科技大学陕西省

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

各类断层根据位移方式的不同，断层可分为：走滑断层、正断层及逆断层

西安科技大学硕士学位论文24为了证明UMDE算法中可修改变异方向的自适应缩放因子比MDE算法中的自适应缩放因子具有更优的全局搜索能力，令两种算法中的种群参数保持一致。种群大小Np=100，交叉概率CR=0.1，初始缩放因子F0依次分别取值0.2，0.5，0.8，1.1，1.4，1.7，2.0，最大进化代数为1000。图3.2、图3.3分别描述了UMDE与MDE在不同缩放因子的情况下，求取最优解的迭代情况。图3.2UMDE算法函数优化实验图3.3MDE算法函数优化实验可以看出，随着缩放因子的增大，两种算法均需要更多的迭代次数才能获取到全局

西安科技大学硕士学位论文24为了证明UMDE算法中可修改变异方向的自适应缩放因子比MDE算法中的自适应缩放因子具有更优的全局搜索能力，令两种算法中的种群参数保持一致。种群大小Np=100，交叉概率CR=0.1，初始缩放因子F0依次分别取值0.2，0.5，0.8，1.1，1.4，1.7，2.0，最大进化代数为1000。图3.2、图3.3分别描述了UMDE与MDE在不同缩放因子的情况下，求取最优解的迭代情况。图3.2UMDE算法函数优化实验图3.3MDE算法函数优化实验可以看出，随着缩放因子的增大，两种算法均需要更多的迭代次数才能获取到全局

【参考文献】：
期刊论文
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[10]基于半监督学习的克里金插值方法[J]. 卢月明,王亮,仇阿根,张用川,赵阳阳.  计算机工程与应用. 2018(22)



本文编号：3519940