基于小波神经网络爆破振动速度预测与分析

发布时间：2021-06-09 08:50

　　为提高爆破振动速度的预测精度,进而为防治爆破作业中爆破振动危害提供有效而更加有效的依据,本文提出了基于小波神经网络的预测方法,将各个爆破监测数据进行正负相关的转换,来统一爆破影响因素与爆破振动速度之间的关系,并把处理后的数据输入到小波神经网络中对爆破振动速度进行预测,相比传统的BP神经网络预测模型,本文提出的预测模型对爆破振动速度预测精度将近提高了10%,进而为爆破方案的优化提供强有力的理论根据。 

【文章来源】：居舍. 2019,(26)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1 引言
2 数据处理
    2.1 计算步骤
        2.1.1 数据的无量纲化处理
        2.1.2 正负相关的转换
3 小波神经网络预测模型
    3.1 模型的建立
    3.2 模型的训练与预测
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]爆破地震效应[J]. 钱七虎,陈士海.  爆破. 2004(02)

硕士论文
[1]地下采矿爆破震动对地面民房建筑物的影响[D]. 崔毛毛.内蒙古科技大学 2012
[2]基于神经网络的桥梁结构静力有限元模型修正[D]. 毛建平.吉林大学 2011
[3]露天矿爆破振动强度物理量分析及其时频特征研究[D]. 马诺诺.辽宁工程技术大学 2009



本文编号：3220275