基于BP神经网络的爆破振动预测系统

发布时间：2022-07-09 19:44

　　为了能预测不同爆破条件下的爆破峰值振动速度,开发能够独立运行的预测程序,利用BP神经网络和MATLAB,选取最大段装药量、炮孔深度、水平距离、垂直距离和炸药单耗作为输入层,以测振仪采集到的峰值振速作输出层,建立了一套爆破振动预测系统。研究结果表明:利用萨道夫斯基公式预测的平均误差为20.556%,最大误差为39.87%;利用预测系统预测的平均误差为6.594%,最大误差为10.67%,预测系统的预测准确度有明显的提高。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 BP神经网络原理
2 MATLAB中可视化预测系统的实现
    2.1 MATLAB中BP神经网络的应用
    2.2 MATLAB中APP DESIGNER的应用
3 爆破振动预测系统的开发
    3.1 系统主界面设计
    3.2 爆破振动预测系统模型的训练
    3.3 爆破振动预测系统的爆破振动速度预测
4 爆破振动预测系统的应用
    4.1 数据采集
    4.2 萨道夫斯基预测公式回归分析
    4.3 预测系统结果与萨道夫斯基公式预测结果的对比
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
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[3]BP神经网络在爆破振动中的研究与应用[J]. 冷智高,李祥龙,程明,宋春辉,陶子豪.  有色金属(矿山部分). 2019(06)
[4]基于PCA-BP神经网络在爆破振动评价要素中的预测及应用[J]. 苟倩倩,赵明生,池恩安,何兴贵,黄胜松.  矿业研究与开发. 2018(12)
[5]基于B样条的爆破振动“速度-频率”历程预测方法[J]. 雷振,高正华,左宇军,王建楠,周后友,王泽文.  矿业研究与开发. 2018(06)
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本文编号：3657703