GA–BFGS हाइब्रिड एल्गोरिदम पर आधारित संभावना समाकलन मॉडल का पैरामीटर उलटा

संभावना समाकलन विधि चीन में खनन-प्रेरित अंतर्विभाजन की भविष्यवाणी के लिए प्राथमिक तकनीक है, और इसकी भविष्यवाणी की सटीकता मॉडल पैरामीटर की सटीकता पर मजबूती से निर्भर करती है। पैरामीटर उलटा की सटीकता और स्थिरता को सुधारने के लिए और वैश्विक खोज में जेनेटिक एल्गोरिदम (GA) की संकुचन यादृच्छिकता को दूर करने के लिए, साथ ही गैर-उपवासीय अनुकूलन समस्याओं में बीएफजीएस क्वासी-न्यूटन विधि (BFGS) के स्थानीय शिखरों की ओर संकुचन की प्रवृत्ति को हल करने के लिए, संभावना समाकलन मॉडल के पैरामीटर को उलटने के लिए एक हाइब्रिड GA–BFGS अनुकूलन एल्गोरिदम का प्रस्ताव किया गया है। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण GA के वैश्विक अन्वेषण क्षमता को BFGS के तेज स्थानीय परिष्करण के साथ मिलाता है, जिससे एक अधिक कुशल और मजबूत पैरामीटर अनुकूलन प्रक्रिया होती है। आदर्श परिस्थितियों में मॉडल त्रुटि के बिना अनुकरण परिणाम दिखाते हैं कि प्रस्तावित GA–BFGS एल्गोरिदम उलटने की सटीकता, संकुचन स्थिरता और शोर और बाहरी डेटा के प्रति मजबूतता के संदर्भ में पैटर्न खोज (PS), GA, और BFGS को पीछे छोड़ देता है। इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों में, उलटने की सटीकता अनुकरण प्रयोगों की तुलना में कम होती है, जिसे जटिल भूवैज्ञानिक परिस्थितियों और अंतर्निहित मॉडल अस्थिरताओं के साथ जोड़ा जा सकता है। इस प्रकार, अंतर्विभाजन की भविष्यवाणी की सटीकता में आगे सुधार केवल परिष्कृत उलटा एल्गोरिदम की आवश्यकता नहीं होती है बल्कि अधिक सटीक भविष्यवाणी मॉडल के विकास की भी आवश्यकता होती है जो साइट-विशिष्ट भूवैज्ञानिक और खनन परिस्थितियों को स्पष्ट रूप से ध्यान में रखते हैं।