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PCA-BP算法在地面爆破振动中的应用
被引量:
2
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作者
赵红梦
姜志侠
《工程爆破》
CSCD
2020年第5期30-35,共6页
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...
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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关键词
PCA-BP算法
BP神经网络
振速预测
质点峰值振动速度
主成分分析
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职称材料
题名
PCA-BP算法在地面爆破振动中的应用
被引量:
2
1
作者
赵红梦
姜志侠
机构
长春理工大学理学院
出处
《工程爆破》
CSCD
2020年第5期30-35,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51378076)。
文摘
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。
关键词
PCA-BP算法
BP神经网络
振速预测
质点峰值振动速度
主成分分析
Keywords
PCA-BP algorithm
BP neural network
vibration velocity prediction
peak particle velocity
principal component analysis
分类号
TD235 [矿业工程—矿井建设]
T-TB441 [一般工业技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PCA-BP算法在地面爆破振动中的应用
赵红梦
姜志侠
《工程爆破》
CSCD
2020
2
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