引言 对一个计划进行的开采，在开采进行以前，(3)
2013-08-20 01:03
导读：4 概率积分法参数求取的发展展望 尽管基于随机颗粒介质建立的概率积分法模型在地表沉陷预计领域获得广泛的应用,但由于其基本假设的缺陷,致使其在实
4 概率积分法参数求取的发展展望
尽管基于随机颗粒介质建立的概率积分法模型在地表沉陷预计领域获得广泛的应用,但由于其基本假设的缺陷,致使其在实际应用中还存在许多问题。对于参数求取，由于在非充分采动或部分开采沉陷预计方面,目前概率积分法的预计参数仅是数学意义上的参数,参数与地质采矿条件之间联系较弱,不能依开采情况合理选定预计参数，所以，本文在总结目前研究现状的基础上,认为在开采沉陷预计参数物理意义的研究方面仍有待进一步研究。
5 结论
开采导致的地表沉陷是一个复杂的工程
力学问题,其涉及因素多、研究对象复杂且难以直接接触等特点决定了地表沉陷预计的复杂性。基于随机颗粒介质理论的概率积分法是进行地表沉陷预计的主要方法,但其本身基本假设的缺陷决定其与实际情况有较大出入。因此,进一步完善概率积分法模型,建立合理的参数选取和反演体系,对提高我国的沉陷预计精度,指导生产实践具有较高的理论和实际意义。本文在参考了大量相关参考文献的基础上，总结了 现阶段概率积分法预计参数求取的改正方案，对进一步的研究打下基础。
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[参考文献] (References)
[1] 何国清,杨伦,凌赓娣等.矿山开采学[M].徐州:中国矿业大学出版社,1991.
[2] 刘宝琛，廖国华.煤矿地表移动的基本规律[M].中国工业出版社，1965.
[3] 吴侃,葛家新等.开采沉陷预计一体化方法[M].徐州:中国矿业大学出版社, 1998.
[4] 郭增长,王金庄,戴华阳.极不充分开采地表移动与变形预计方法[J].矿山测量,2000 (3):35-37.
[5] 戴华阳,王金庄.非充分开采地表移动预计模型[J].煤炭学报,2003,28(6):583-587.
[6] 郭增长,卢小平.地表移动和变形的增量计算方法[J].矿山测量,2003(3):12-14.
[7] 戴仔强,郭广礼,王卷乐.极小工作面预计参数问题的探讨[J].江苏煤炭,2001(3):15-18.
[8] 柴华彬,邹友峰,郭文兵.用模糊模式识别确定开采沉陷预计参数[J].煤炭学报,2001,30 (6):701-704.
[9] 郭文兵,邓喀中,邹友峰.概率积分法预计参数选取的神经网络模型[J].中国矿业大学学报,2004,33(3):322-326.
[10] 栾元重.神经网络在矿山地表移动参数辨识中的应用[J].矿山测量,1998,(2):42-44.
[11] 张庆松,高延法,刘松玉等.基于粗集与神经网络相结合的岩移影响因素分析与开采沉陷预计方法研究[J].
煤炭学报,2004,29(1):22-25.
[12] YANG Fan,MA Feng hai. Neural network method used in adopting parameters for prediction of surfacedisplacemen [J]. Chinese Journal of Geological Hazard and Control，2004,15（1）:102- 106.
[13] 柴华彬,邹友峰,郭文兵.用模糊模式识别确定开采沉陷预计参数[J].煤炭学报,2001,30(6):701-704.
[14] 邹友峰.开采沉陷预计参数的确定方法[J].焦作工学院学报,2001,20(4):253-257.
[15] 于宁峰，杨化超. 基于粒子群优化神经网络的概率积分法预计参数的确定[J].测绘科学，2012，33（2）:78-80.
[16] 郭广礼,汪云甲.概率积分法参数的稳健估计模型及其应用研究[J].测绘学报,2000,29 (2):162-165.
[17] 路璐，刘胜富.地表沉陷的概率积分法预计参数的回归分析[J].矿业快报，2012,（12）：43-47.
[18] 胡青峰，崔希民等.基于Broyden 算法的概率积分法预计参数求取方法研究[J].
湖南科技大学学报，2012，24（1）：5-8.
（科教作文网http://zw.ΝsΕac.cOM编辑） [19] 范洪东，邓喀中等. 开采沉陷动态参数预计的三次指数平滑法[J].
河南理工大学学报，2006,25（3）：196-199.
