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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利基于改进人工鱼群算法的概率积分法模型参数反演方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120745378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510756473.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进人工鱼群算法的概率积分法模型参数反演方法是由池深深;杨冰倩;王磊;余学祥;郭庆彪设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进人工鱼群算法的概率积分法模型参数反演方法在说明书摘要公布了：本发明属于煤矿开采沉陷预测技术领域，具体涉及基于改进人工鱼群算法的概率积分法模型参数反演方法，该方法通过Tent混沌映射初始化种群，确保初始解空间均匀分布；采用动态调整的视野范围和移动步长机制，平衡算法的全局探索与局部开发能力；并引入竞争淘汰机制，通过概率性差分变异增强种群多样性，避免早熟收敛。以地表观测站的实测下沉值和水平移动值为目标，构建适应度函数，反演沉陷系数、拐点偏移距等8个关键参数。本发明显著提升了参数反演的精度和收敛速度，适用于复杂地质条件下的开采沉陷预测，为煤矿地质灾害防治提供了高效可靠的技术支持。

本发明授权基于改进人工鱼群算法的概率积分法模型参数反演方法在权利要求书中公布了：1.基于改进人工鱼群算法的概率积分法模型参数反演方法，应用于煤矿开采沉陷预测，其特征在于，所述方法包括： 设定概率积分法模型的预计参数，包括沉陷系数、水平移动系数、主要影响角正切、开采影响传播角、上拐点偏移距、下拐点偏移距、左拐点偏移距、右拐点偏移距； 基于改进人工鱼群算法构建概率积分法参数反演模型，以所述预计参数作为求解目标，构建以地表观测站的实测下沉值与预测下沉值、及地表观测站的实测水平移动值与预测水平移动值误差为目标的适应度函数，表达式为： ； 式中，为个体的适应度值；为地表观测站的数量； 基于混沌映射初始化原始种群，并设定算法参数，包括拥挤度因子、最大重复尝试次数、视野范围及移动步长； 基于视野范围和移动步长的线性关系动态调整视野范围和移动步长，结合算法参数，指导人工鱼追尾、聚群及觅食行为，迭代更新个体位置和最优解； 在迭代过程中，以预设概率触发竞争淘汰机制，通过差分变异生成新个体，更新种群； 记录迭代中所述原始种群中每个人工鱼的个体位置、及对应个体位置适应度值的最优解； 当达到最大迭代次数或收敛精度阈值时，输出最优解作为概率积分法模型参数，用于煤矿开采沉陷预测。

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