【摘要】：特大斷面地下洞庫(kù)爆破開挖工程中涉及到眾多的影響因素,為了較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出爆破振動(dòng)速度,引入支持向量機(jī)理論,建立最小二成支持向量機(jī)爆破振動(dòng)速度預(yù)測(cè)模型(LS-SVM模型),該模型利用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化來(lái)提高求解問(wèn)題的速度和精度。采用該模型對(duì)某地下水封LPG洞庫(kù)工程進(jìn)行爆破振動(dòng)速度預(yù)測(cè),并與傳統(tǒng)的薩道夫斯基回歸公式模型(薩氏模型)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(FNN模型)進(jìn)行對(duì)比分析。分析結(jié)果表明:LS-SVM模型、FNN模型與薩氏模型的全局均方根相對(duì)誤差RMSRE分別為4.68%、14.42%與19.33%;LS-SVM模型有14組數(shù)據(jù)滿足預(yù)測(cè)模型泛化能力誤差閥值(6%)的要求,而FNN模型與薩氏模型均不滿足要求。因此LS-SVM模型在爆破振動(dòng)速度預(yù)測(cè)中的預(yù)測(cè)性能和泛化能力均優(yōu)于FNN模型及薩氏模型,可為多因素影響下類似工程爆破振動(dòng)速度預(yù)測(cè)提供借鑒經(jīng)驗(yàn)。
[Abstract]:In order to predict the speed of blasting vibration more accurately, the theory of support vector machine is introduced, and the model for predicting the blasting vibration velocity of the minimum two-way support vector machine (LS-SVM model) is established. The model uses structural risk minimization to improve the speed and precision of solving the problem. The model is used to predict the blasting vibration velocity of a groundwater-sealed LPG tunnel, and compared with the traditional model of the sarovsky's regression formula (the Sessler model) and the fuzzy neural network model (FNN). The results show that the global root mean square error RMSRE of the LS-SVM model, the FNN model and the Sessler model is 4.68%, 14.42% and 19.33%, respectively; the LS-SVM model has 14 sets of data to meet the requirement of the prediction model generalization ability error threshold (6%), and the FNN model and the Sessler model do not meet the requirements. Therefore, the prediction performance and generalization ability of the LS-SVM model in the prediction of the blasting vibration velocity are superior to the FNN model and the Sessler model, which can provide the reference experience for the prediction of similar engineering blasting vibration velocity under the influence of the multi-factors.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)巖土鉆掘與防護(hù)教育部工程研究中心;中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)工程學(xué)院;武漢電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院電力工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41672260) 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)教學(xué)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(SKJ2014061、SKJ2016091)
【分類號(hào)】：TU751.9

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本文編號(hào)：2455876