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基于LM-BPNN方法的爆破震动灾害预测模型
引用本文:王先义,黄华东,王小委,赵 欢,陈桦深,李连超.基于LM-BPNN方法的爆破震动灾害预测模型[J].科学技术与工程,2014,14(35).
作者姓名:王先义  黄华东  王小委  赵 欢  陈桦深  李连超
作者单位:1. 重庆交通大学土木建筑学院,重庆,400074
2. 重庆交通大学岩土工程研究所,重庆,400074
3. 云南省地质工程勘察总公司,昆明,650051
基金项目:重庆铁路枢纽复杂环境岩石路堑与浅埋隧道安全控爆技术(横向);重庆市国土科技项目(cqgt120301)
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。

关 键 词:Levenberg-Marquardt算法  BP神经网络  爆破震动速度  灾害控制
收稿时间:2014/7/15 0:00:00
修稿时间:2014/7/15 0:00:00

LM-BP neural networks of Peak Particle Vibration Velocity Forecast for Blasting and Its Application
WANG Xian-yi,WANG Xiaowei,ZHAO Huan,CHEN Huashen and LI Lianchao.LM-BP neural networks of Peak Particle Vibration Velocity Forecast for Blasting and Its Application[J].Science Technology and Engineering,2014,14(35).
Authors:WANG Xian-yi  WANG Xiaowei  ZHAO Huan  CHEN Huashen and LI Lianchao
Institution:Institute of Geotechnical Engineering,Chongqing Jiaotong University,Yunnan Geological Engineering Exploration Corporation,College of Civil Engineering and Architecture,Chongqing Jiaotong University,College of Civil Engineering and Architecture,Chongqing Jiaotong University
Abstract:The authors made use of robust and learning ability of fuzzy-neural network based on the arithmetic of Levenberg-Marquardt to simulate the nonlinearity relation among blasting parameters to build a model to forecasting the peak particle vibration velocity for blasting. The test results have fairly agree with actual projects. Analysis shows that the model has higher theoretical and practical reference to the studies on the vibration effect and the control of blasting vibration damage than other models.
Keywords:Levenberg-Marquardt  BP  neural networks  Blast  vibration  disaster  control
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