BP小波神经网络在爆破振动预测中的应用
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更新于2024-08-11
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"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。
2021-04-24 上传
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