基于GA-BP神经网络的毫秒延时爆破振动速度预测研究

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.

关键词：遗传算法;BP神经网络;毫秒延时爆破;回归分析

所属期刊栏目：31

分类号：TD235(矿山设计与建设)

资助基金：中核集团科研创新项目;国家重点研发计划;四川省科技计划项目

在线出版日期：2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：72-77