BP小波神经网络在爆破振动预测中的应用

"爆破振动特征参量的BP小波预测 (2013年)" 本文主要探讨了在爆破工程中如何预测爆破振动特征参量，以提高爆破作业的安全性和效率。作者以福建泉州南惠高速公路NH5标段的路基爆破开挖工程为例，利用人工神经网络原理，特别是BP小波神经网络模型，来预测爆破振动的影响。 首先，文章指出爆破振动是爆破作业的关键考虑因素，因为它直接影响到周围环境的安全。为了建立预测模型，作者选择了孔径、孔深、孔距、排距、最大单孔药量、单段最大药量、总药量和爆源距离这8个关键因素。这些因素被认为对爆破振动的速度峰值和频率有显著影响。 BP小波神经网络模型是一种结合了BP神经网络（Back Propagation Neural Network）与小波分析的方法。BP神经网络以其良好的非线性映射能力而被广泛用于预测任务，而小波分析则能够对信号进行多尺度分解，更好地捕捉数据的局部特性。通过BP小波神经网络，作者能够对质点在水平径向、水平切向和垂直方向的爆破振动速度峰值及频率进行预测。 实验结果显示，BP小波神经网络模型在预测爆破振动速度峰值和频率方面表现优秀，不仅收敛速度快，而且预测精度高。与传统的BP神经网络和支持向量机（SVM）模型相比，BP小波神经网络模型更符合中国国家标准GB6722-2003《爆破安全规程》的要求，这意味着其预测结果更具有实际应用价值。 此外，文章还引用了其他学者的研究，包括使用经验公式、BP神经网络、支持向量机和有限元法等方法预测爆破振动。这些研究提供了不同角度的分析方法，但作者通过对比表明，BP小波神经网络在预测精度和实用性上具有优势。 这篇论文通过实例展示了BP小波神经网络在爆破振动预测中的优越性，为爆破工程的设计和优化提供了新的工具和理论依据。这种预测方法可以有效减少因爆破振动引起的潜在危害，确保工程安全，同时提高施工效率。对于进一步的研究，可以探索更多复杂环境下的应用，或者优化神经网络模型以提升预测性能。