优化的GEP算法在爆破振动预测中的应用

发布时间：2017-12-28 05:27

  本文关键词：优化的GEP算法在爆破振动预测中的应用　出处：《计算机工程与应用》2016年22期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 主成分分析 基因表达式编程 预测 爆破振动

【摘要】：结合主成分分析和基因表达式编程,提出了一种基于PCA的优化基因表达式编程的新算法,并将其应用在爆破振动峰值速度和主频率的预测。该算法首先利用主成份分析方法对影响爆破振动的参数进行预处理,有效地减少预测模型的输入量,消除输入数据间的相关性,而后通过基因表达式程序设计建立爆破振动预测模型。结果表明,基于PCA的优化基因表达式编程算法比BP神经网络等其他算法得到的结果具有更高的预测精度和稳定性。
[Abstract]:Combined with principal component analysis and gene expression programming, a new algorithm based on PCA for optimizing gene expression programming is proposed, and it is applied to predict the peak velocity and main frequency of blasting vibration. The algorithm first preprocessed the parameters affecting blasting vibration by principal component analysis, which effectively reduced the input of prediction model and eliminated the correlation between input data. Then, a prediction model of blasting vibration was established through gene expression programming. The results show that the optimized gene expression programming algorithm based on PCA has a higher prediction accuracy and stability than the results obtained by other algorithms like BP neural network.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;中南大学软件学院;中南大学资源与安全工程学院;
【基金】：科技部国际合作项目(No.2013DFB10070) 湖南省科技计划项目(No.2013FJ4069)资助
【分类号】：TB41
【正文快照】： 1引言目前研究已知影响爆破振动的因素很多,同时这些因素之间存在复杂的非线性关系,准确分析和预测爆破振动的峰值速度和主频率一直是研究爆破振动带来的影响中所关注的重点。传统的爆破振动研究是通过对爆破振动监测数据进行回归分析,然后根据回归分析得到的经验公式进行后序

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本文编号：1344752