典型文献
基于GA-BP神经网络的毫秒延时爆破振动速度预测研究
文献摘要：
由于基坑爆破开挖作用而产生的振动效应受多种因素综合影响,传统的经验公式预测振动速度难以满足目前爆破安全的需求.因此,如何优化爆破参数,减小爆破振动效应,对保证临近建筑的安全具有重要意义.基于某基坑工程现场爆破监测所得的400组样本数据,本文采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,对振动速度进行预测,将GA-BP神经网络振动速度预测结果与BP神经网络、萨氏公式的振动速度预测结果进行比较分析.结果表明:BP神经网络的振动速度预测精度显著优于萨氏公式,且经遗传算法优化的BP神经网络振动速度预测精度得到进一步提升.
文献关键词：
遗传算法;BP神经网络;毫秒延时爆破;回归分析
中图分类号：
作者姓名：
胡业红;何梦;周参军;丁志宏;蔡长庚;马翔宇;张建经
作者机构：
中核华辰建筑工程有限公司,福建福州350000;西南交通大学土木工程学院,四川成都610031
文献出处：
引用格式：
[1]胡业红;何梦;周参军;丁志宏;蔡长庚;马翔宇;张建经-.基于GA-BP神经网络的毫秒延时爆破振动速度预测研究)[J].中国矿业,2022(02):72-77
A类：
萨氏公式
B类：
GA,毫秒延时爆破,爆破振动速度,振动速度预测,预测研究,基坑爆破,爆破开挖,应受,综合影响,经验公式,爆破安全,爆破参数,爆破振动效应,临近建筑,基坑工程,工程现场,爆破监测,遗传算法优化
AB值：
0.22682
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