1. 构建基于黑猩猩优化算法的概率积分模型沉陷预计参数反演方法；2. 分析观测线形态对沉陷预计参数反演的影响机理与利用既有形态测线数据进行参数反演的策略；3. 揭示最大下沉区域、边界区域和拐点区域不同程度的测点缺失对沉陷预计参数反演的影响机理，并探讨未来填补缺失数据的研究思路。

1 基于黑猩猩优化算法的采煤沉陷预计参数反演

1.1 黑猩猩优化算法

1.2 沉陷预计参数反演模型构建

1.3 ChOA反演沉陷预计参数有效性分析

1.3.1 模拟试验构建

1.3.2 反演参数精度评定

2 测线布设形态对采煤沉陷预计参数反演的影响

2.1 测线布设形态设计

2.2 不同形态测线参数反演效果

3 测点缺失对采煤沉陷预计参数反演的影响

3.1 下沉盆地最大下沉区域测点缺失

3.1.1 实验设计

3.1.2 参数反演效果

3.2 下沉盆地边界区域测点缺失

3.2.1 实验设计

3.2.2 参数反演效果

3.3 下沉盆地拐点区域测点缺失

3.3.1 实验设计

3.3.2 参数反演效果

图 1 ChOA 反演概率积分法参数流程

图 5 不同观测线布设形态

郭庆彪，男，黑龙江宾县人，中共党员，副教授，博士生导师，现任安徽理工大学空间信息与测绘工程学院遥感科学与技术系教工党支部书记兼系主任。入选中国科协青年人才托举工程、安徽省优青、淮南市学科名人和安徽理工大学青托。兼任国际矿山测量协会（ISM）专业委员会委员、中国煤炭学会矿山测量专委会委员、中国测绘学会矿山测量专委会委员、中国岩石力学与工程学会会员。兼职《Energies》期刊客座编辑，《Geohazards Mechanics》《Deep Underground Science and Engineering》《煤田地质与勘探》《金属矿山》等多个期刊青年编委。

长期从事矿山开采沉陷与岩层控制领域研究，主持国家自然科学基金2项（面上1项，青年基金1项），安徽省优秀青年基金1项，国家重点实验室开放基金、企事业单位委托项目等横、纵项课题多项。参与国家科技支撑计划、国家自然科学基金、省重点研发计划、企事业单位委托项目多项。发表学术论文50余篇，授权发明专利4项，实审2项，授权软件著作权5项，获省级科技进步奖4项，获行业科技进步奖2项，合著专著2部。