本文選題：Levenberg-Marquardt算法 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2014年35期

【摘要】：為了探索提高控制爆破震動(dòng)效應(yīng)的方法,基于Levenberg-Marquardt算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立以最大段藥量、爆心距、高差作為影響爆破振動(dòng)的主要因素,對(duì)爆破震動(dòng)速度進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型。用爆破振動(dòng)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)結(jié)果吻合良好。結(jié)果表明:與基于標(biāo)準(zhǔn)BP、Polak_Ribiere共軛梯度、專家經(jīng)驗(yàn)公式等計(jì)算結(jié)果比較,LMBPNN算法具有良好的魯棒性和預(yù)測(cè)精度,預(yù)測(cè)效果較優(yōu),對(duì)爆破震動(dòng)安全評(píng)價(jià)及其災(zāi)害控制有一定的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to improve the method of controlling blasting vibration effect, based on the BP neural network model improved by Levenberg-Marquardt algorithm, the main factors affecting blasting vibration are the maximum charge quantity, the distance between the blasting center and the height difference. A model for predicting blasting vibration velocity. The data of blasting vibration observation are used to train and predict, and the predicted results are in good agreement with the field observation results. The results show that the LMBPNN algorithm has good robustness and prediction accuracy compared with the calculation results based on standard BPN PolakRibiere conjugate gradient and expert empirical formula, and has a certain application value for blasting vibration safety evaluation and disaster control.
【作者單位】： 重慶交通大學(xué)土木建筑學(xué)院;重慶交通大學(xué)巖土工程研究所;云南省地質(zhì)工程勘察總公司;
【基金】：重慶市國(guó)土科技項(xiàng)目(cqgt120301)資助
【分類號(hào)】：TU751.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1788081