采用传统钻爆法对隧道进行开挖时,需要采用更为精准的爆破振速预测方法控制爆破振动,进而实现对隧道周边目标的保护.以乐业隧道为研究对象,借助爆破测振仪获取爆破现场监测数据,分别建立回归分析后的萨式经验公式、BP神经网络、PSO-BP神经网络3种模型,对爆破振速进行预测.根据获得的预测精准度进行对比分析可知:基于非线性回归分析得到的萨式经验公式预测平均误差为36.03%,预测精准度较差;BP神经网络预测平均误差为22.98%;利用粒子群(PSO)算法优化后的BP神经网络预测平均误差为13.11%,预测精确度最高,更加适于乐业隧道爆破振速的预测.研究方法可为类似工程中的爆破峰值振速预测提供参考.
万方数据
维普
