本文選題：Levenberg-Marquardt算法 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡�。� 參考：《科學技術與工程》2014年35期

【摘要】：為了探索提高控制爆破震動效應的方法,基于Levenberg-Marquardt算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,建立以最大段藥量、爆心距、高差作為影響爆破振動的主要因素,對爆破震動速度進行預測的模型。用爆破振動觀測數(shù)據(jù)進行訓練和預測,預測結果與現(xiàn)場觀測結果吻合良好。結果表明:與基于標準BP、Polak_Ribiere共軛梯度、專家經(jīng)驗公式等計算結果比較,LMBPNN算法具有良好的魯棒性和預測精度,預測效果較優(yōu),對爆破震動安全評價及其災害控制有一定的應用價值。
[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】： 重慶交通大學土木建筑學院;重慶交通大學巖土工程研究所;云南省地質工程勘察總公司;
【基金】：重慶市國土科技項目(cqgt120301)資助
【分類號】：TU751.9

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1788081