基于LM-BPNN方法的爆破震动灾害预测模型

发布时间：2018-04-22 16:51

  本文选题：Levenberg-Marquardt算法 + BP神经网络　； 参考：《科学技术与工程》2014年35期

【摘要】：为了探索提高控制爆破震动效应的方法,基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型,建立以最大段药量、爆心距、高差作为影响爆破振动的主要因素,对爆破震动速度进行预测的模型。用爆破振动观测数据进行训练和预测,预测结果与现场观测结果吻合良好。结果表明:与基于标准BP、Polak_Ribiere共轭梯度、专家经验公式等计算结果比较,LMBPNN算法具有良好的鲁棒性和预测精度,预测效果较优,对爆破震动安全评价及其灾害控制有一定的应用价值。
[Abstract]:In order to improve the method of controlling blasting vibration effect, based on the BP neural network model improved by Levenberg-Marquardt algorithm, the main factors affecting blasting vibration are the maximum charge quantity, the distance between the blasting center and the height difference. A model for predicting blasting vibration velocity. The data of blasting vibration observation are used to train and predict, and the predicted results are in good agreement with the field observation results. The results show that the LMBPNN algorithm has good robustness and prediction accuracy compared with the calculation results based on standard BPN PolakRibiere conjugate gradient and expert empirical formula, and has a certain application value for blasting vibration safety evaluation and disaster control.
【作者单位】： 重庆交通大学土木建筑学院;重庆交通大学岩土工程研究所;云南省地质工程勘察总公司;
【基金】：重庆市国土科技项目(cqgt120301)资助
【分类号】：TU751.9

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1788081