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基于改进PSO-BP神经网络的爆破振动速度峰值预测
被引量：
38
1
作者
范勇
裴勇
+2 位作者
杨广栋
冷振东
卢文波
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第16期194-203,302,共11页
为了提高爆破振动速度峰值预测的准确度,将BP(back propagation)神经网络解决复杂非线性函数逼近能力和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法全局寻优能力相结合,建立了改进的PSO-BP神经网络预测模型,利用改进的PSO算法来优...
为了提高爆破振动速度峰值预测的准确度,将BP(back propagation)神经网络解决复杂非线性函数逼近能力和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法全局寻优能力相结合,建立了改进的PSO-BP神经网络预测模型,利用改进的PSO算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值。以白鹤滩水电站左岸坝肩槽爆破开挖监测数据为依据,选取爆心距、最大单响药量、高程差和纵波波速作为输入参数,通过余弦振幅法分析输入参数与爆破振动速度峰值的关系强度得出代表场地条件的纵波波速也是对爆破振动速度传播的重要影响因素。对比BP神经网络和萨道夫斯基公式的检验结果,结果表明:改进的PSO-BP神经网络预测模型的预测值与实测值吻合更好,预测的结果更为可靠,具有较好泛化能力。研究方法为类似工程中爆破振动速度峰值的预测提供了借鉴。
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关键词
爆破振动
爆破振动速度峰值
BP神经网络
粒子群优化(PSO)算法
纵波波速
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职称材料
题名
基于改进PSO-BP神经网络的爆破振动速度峰值预测
被引量：
38
1
作者
范勇
裴勇
杨广栋
冷振东
卢文波
机构
三峡大学湖北省水电
工程
施工与管理重点实验室
中国葛洲坝集团易普力股份有限公司重庆市民用爆器材工程技术研究重心
武汉大学水工岩石力学教育部重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第16期194-203,302,共11页
基金
国家自然科学基金(51979152,51609127)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划(T2020005)
+1 种基金
水工岩石力学教育部重点实验室开放基金(RHMSE1603)
湖北省青年拔尖人才培养计划。
文摘
为了提高爆破振动速度峰值预测的准确度,将BP(back propagation)神经网络解决复杂非线性函数逼近能力和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法全局寻优能力相结合,建立了改进的PSO-BP神经网络预测模型,利用改进的PSO算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值。以白鹤滩水电站左岸坝肩槽爆破开挖监测数据为依据,选取爆心距、最大单响药量、高程差和纵波波速作为输入参数,通过余弦振幅法分析输入参数与爆破振动速度峰值的关系强度得出代表场地条件的纵波波速也是对爆破振动速度传播的重要影响因素。对比BP神经网络和萨道夫斯基公式的检验结果,结果表明:改进的PSO-BP神经网络预测模型的预测值与实测值吻合更好,预测的结果更为可靠,具有较好泛化能力。研究方法为类似工程中爆破振动速度峰值的预测提供了借鉴。
关键词
爆破振动
爆破振动速度峰值
BP神经网络
粒子群优化(PSO)算法
纵波波速
Keywords
blasting vibration
peak blasting vibration velocity
back propagation(BP)neural network
particle swarm optimization(PSO)algorithm
longitudinal wave velocity
分类号
TD235.1 [矿业工程—矿井建设]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PSO-BP神经网络的爆破振动速度峰值预测
范勇
裴勇
杨广栋
冷振东
卢文波
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
38
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