【摘 要】
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为了更加准确地预测地面爆破的质点峰值振动速度,提出应用一种PCA-BP算法,该算法首先利用主成分分析对爆心距、高程差、总药量、炮孔深度、单段最大药量等地面爆破振动影响因
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51378076)
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为了更加准确地预测地面爆破的质点峰值振动速度,提出应用一种PCA-BP算法,该算法首先利用主成分分析对爆心距、高程差、总药量、炮孔深度、单段最大药量等地面爆破振动影响因素进行研究,然后结合BP神经网络算法对其爆破质点峰值振动速度进行预测。结果显示:利用PCA-BP算法的预测结果更接近工程实测值,平均相对误差为7.748%,远小于用传统萨道夫斯基经验公式进行预测的平均相对误差32.654%,说明将PCA-BP算法应用到爆破振动工作中是比较可行的,对评估地面振动危害有一定的指导意义。
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