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基于WOA-BP-AdaBoost的爆破振动速度预测模型研究
1
作者
刘金山
《工程爆破》
北大核心
2025年第3期170-178,共9页
爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和...
爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和阈值和AdaBoost算法对BP神经网络进行集成学习的方案,构建了基于WOA-BP-AdaBoost爆破振动速度预测模型。研究结果表明:与GWO-BP、SSA-BP、WOA-BP神经网络预测模型相比,该预测模型的R 2最大为0.98。与WOA-BP预测模型相比,WOA-BP-AdaBoost预测模型的S RMSE、S MAE分别降低了42.35%、32.1%,说明引入AdaBoost算法对BP神经网络集成学习,可进一步提升WOA-BP模型的预测精度和稳定性,为爆破振动速度预测提供了新的研究思路。
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关键词
爆破振动速度
WOA
BP神经网络
ADABOOST算法
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职称材料
基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法
被引量：
2
2
作者
刘金山
《工程爆破》
CSCD
北大核心
2024年第4期156-164,共9页
针对EMD存在端点效应和去噪效果不佳的问题,提出了改进EMD爆破振动信号降噪方法。首先,采用SSA优化SVM的方法对爆破振动信号延拓,并经过EMD方法分解获得不同IMF分量,然后,通过计算不同IMF分量和爆破振动信号之间的相关性系数,划分为含...
针对EMD存在端点效应和去噪效果不佳的问题,提出了改进EMD爆破振动信号降噪方法。首先,采用SSA优化SVM的方法对爆破振动信号延拓,并经过EMD方法分解获得不同IMF分量,然后,通过计算不同IMF分量和爆破振动信号之间的相关性系数,划分为含有噪声的IMF分量和包含有效信号的IMF分量并采用方差贡献率校核,最后,采用小波包对含有噪声的IMF分量进行降噪,重构获得降噪后的爆破振动信号。通过构造仿真信号和实测信号并采用评价指标,验证了SSA优化SVM的延拓方法抑制EMD端点效应的可行性。以实测爆破振动信号为例,采用均方根误差、信噪比以及小波包能量谱验证了改进EMD爆破振动信号降噪效果。研究结果表明,与镜像延拓方法相比,SSA优化SVM的延拓方法抑制EMD端点效应的效果更好;与CEEMDAN-小波阈值、CEEMDAN以及EMD相比,改进EMD方法信噪比最大,均方根误差最小,信噪比分别提高了1.77、4.62、1.94 dB,且降噪后信号高频带能量减小,中低频带能量占比均有不同程度提高,说明改进EMD方法不仅具有良好的降噪效果,也可有效保留原始信号能量信息。
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关键词
爆破振动信号
EMD
小波包
降噪
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职称材料
题名
基于WOA-BP-AdaBoost的爆破振动速度预测模型研究
1
作者
刘金山
机构
河北冀东建设工程有限公司
出处
《工程爆破》
北大核心
2025年第3期170-178,共9页
基金
河北耳崖黄金矿业有限责任公司科研基金资助项目(2022-05)。
文摘
爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和阈值和AdaBoost算法对BP神经网络进行集成学习的方案,构建了基于WOA-BP-AdaBoost爆破振动速度预测模型。研究结果表明:与GWO-BP、SSA-BP、WOA-BP神经网络预测模型相比,该预测模型的R 2最大为0.98。与WOA-BP预测模型相比,WOA-BP-AdaBoost预测模型的S RMSE、S MAE分别降低了42.35%、32.1%,说明引入AdaBoost算法对BP神经网络集成学习,可进一步提升WOA-BP模型的预测精度和稳定性,为爆破振动速度预测提供了新的研究思路。
关键词
爆破振动速度
WOA
BP神经网络
ADABOOST算法
Keywords
blasting vibration velocity
WOA
BP neural network
AdaBoost algorithm
分类号
TD824 [矿业工程—煤矿开采]
TD235 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法
被引量：
2
2
作者
刘金山
机构
河北冀东建设工程有限公司
出处
《工程爆破》
CSCD
北大核心
2024年第4期156-164,共9页
基金
河北峪耳崖黄金矿业有限责任公司科研基金资助项目(2022-05)。
文摘
针对EMD存在端点效应和去噪效果不佳的问题,提出了改进EMD爆破振动信号降噪方法。首先,采用SSA优化SVM的方法对爆破振动信号延拓,并经过EMD方法分解获得不同IMF分量,然后,通过计算不同IMF分量和爆破振动信号之间的相关性系数,划分为含有噪声的IMF分量和包含有效信号的IMF分量并采用方差贡献率校核,最后,采用小波包对含有噪声的IMF分量进行降噪,重构获得降噪后的爆破振动信号。通过构造仿真信号和实测信号并采用评价指标,验证了SSA优化SVM的延拓方法抑制EMD端点效应的可行性。以实测爆破振动信号为例,采用均方根误差、信噪比以及小波包能量谱验证了改进EMD爆破振动信号降噪效果。研究结果表明,与镜像延拓方法相比,SSA优化SVM的延拓方法抑制EMD端点效应的效果更好;与CEEMDAN-小波阈值、CEEMDAN以及EMD相比,改进EMD方法信噪比最大,均方根误差最小,信噪比分别提高了1.77、4.62、1.94 dB,且降噪后信号高频带能量减小,中低频带能量占比均有不同程度提高,说明改进EMD方法不仅具有良好的降噪效果,也可有效保留原始信号能量信息。
关键词
爆破振动信号
EMD
小波包
降噪
Keywords
blasting vibration signal
Empirical Mode Decomposition
wavelet packet
denoising
分类号
TD235 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WOA-BP-AdaBoost的爆破振动速度预测模型研究
刘金山
《工程爆破》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法
刘金山
《工程爆破》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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