【摘 要】
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地面振动是爆破作业过程中最严重、最复杂的环境问题之一。爆破振动会对预留的边坡和构筑物产生不利影响,从而影响建筑物结构的完整性。因此,在爆破过程中准确预测地面振动具有重要意义。研究的主要目的是对矿山爆破引起的地面振动进行高精度预测,以减少地面振动对周围环境的影响。为此,提出神经网络(ANN)模型用于前白枣山铁矿爆破振动预测。研究中收集了前白枣山铁矿29次生产爆破振动数据,并建立了8个ANN模型用于PPV预测。为了评价所建立的网络,选择决定系数(R 2)、Root Mean Squared Error(RMS
【机 构】
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青龙满族自治县发达矿业有限责任公司,东华理工大学地球科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(52008080)。
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地面振动是爆破作业过程中最严重、最复杂的环境问题之一。爆破振动会对预留的边坡和构筑物产生不利影响,从而影响建筑物结构的完整性。因此,在爆破过程中准确预测地面振动具有重要意义。研究的主要目的是对矿山爆破引起的地面振动进行高精度预测,以减少地面振动对周围环境的影响。为此,提出神经网络(ANN)模型用于前白枣山铁矿爆破振动预测。研究中收集了前白枣山铁矿29次生产爆破振动数据,并建立了8个ANN模型用于PPV预测。为了评价所建立的网络,选择决定系数(R 2)、Root Mean Squared Error(RMS
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