本文選題：爆破震動(dòng)特征參量 + 預(yù)測(cè)精度　； 參考：《公路》2017年04期

【摘要】：通過(guò)RBF、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及SVM算法3種預(yù)測(cè)方法,對(duì)爆破震動(dòng)特征參量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與傳統(tǒng)薩道夫斯基公式進(jìn)行對(duì)比分析研究。結(jié)果表明,3種方法預(yù)測(cè)精度均優(yōu)于傳統(tǒng)薩道夫斯基公式。當(dāng)樣本數(shù)有限時(shí),BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在爆破振動(dòng)峰值振動(dòng)速度及主頻率的預(yù)測(cè)中效果欠佳,SVM算法的預(yù)測(cè)精度優(yōu)于RBF、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在實(shí)際工程應(yīng)用中SVM算法對(duì)爆破振動(dòng)特征參量的預(yù)測(cè)具有極強(qiáng)的適應(yīng)性。
[Abstract]:The characteristic parameters of blasting vibration are predicted by RBF-BP neural network and SVM algorithm, and compared with the traditional Sadolski formula. The results show that the prediction accuracy of the three methods is superior to that of the traditional Sadolski formula. When the number of samples is limited, the prediction accuracy of SVM algorithm is better than that of RBFN BP neural network in predicting the peak vibration velocity and main frequency of blasting vibration. In practical engineering application, the SVM algorithm has a strong adaptability to predict the characteristic parameters of blasting vibration.
【作者單位】： 貴州高速公路集團(tuán)有限公司;貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院股份有限公司;貴州大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院;
【基金】：貴州省交通運(yùn)輸廳科技項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào)2015122046
【分類號(hào)】：TU751.9;TP183

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本文編號(hào)：1945100