采矿技术2024,Vol.24Issue(6) :173-179.

基于优化BP神经网络的隧道爆破振速预测

赵兴华 黄安平 唐春海 苏宇
采矿技术2024,Vol.24Issue(6) :173-179.

基于优化BP神经网络的隧道爆破振速预测

赵兴华 1黄安平 2唐春海 2苏宇2
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作者信息

  • 1. 中交一公局第四工程有限公司 广西 南宁 530012
  • 2. 广西大学 资源环境与材料学院 广西 南宁 530004
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摘要

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.

关键词

PSO-BP/神经网络/爆破振动/回归分析

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出版年

2024
采矿技术
长沙矿山研究院有限责任公司

采矿技术

影响因子:0.503
ISSN:1671-2900
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