典型文献
基于人工神经网络的水下爆破振动预测技术
文献摘要：
为了研究梧州市某水道航段疏浚、炸礁爆破振动对临近建构物产生影响的规律.根据现场监测的振动数据,利用MATLAB软件进行RBF神经网络建模与分析,选取比例药量、场地系数、孔网参数、孔数作为输入层元素,以实测爆破合振速峰值为输出层进行网络训练,进而进行爆破振动预测,并与工程爆破振动预测中使用最为普遍的BP神经网络进行对比.得出人工神经网络中RBF模型的RMSE与R2都要比BP模型预测精度高,RBF模型更适用于水下爆破振动预测.
文献关键词：
水下爆破;爆破振动;振动预测;MATLAB;人工神经网络
中图分类号：
作者姓名：
石晨晨;陈宏涛;杨波;周泰安;赵军
作者机构：
中铁二局集团成都新技术爆破工程有限公司,成都 610000;中国中铁爆破安全技术研发中心,成都610000;广西大学,南宁530004
文献出处：
引用格式：
[1]石晨晨;陈宏涛;杨波;周泰安;赵军-.基于人工神经网络的水下爆破振动预测技术)[J].价值工程,2022(34):133-135
A类：
临近建构物
B类：
人工神经网络,水下爆破,爆破振动,振动预测,预测技术,梧州市,水道,疏浚,炸礁,现场监测,RBF,网络建模,建模与分析,药量,孔网参数,孔数,输入层,振速,出层,层进,网络训练,工程爆破,RMSE
AB值：
0.347012
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