基于神经网络的爆破振动速度峰值预报

• 作者: 唐海 李俊如 李海波 王晓炜 石永强 蒋鹏灿
• 来源期刊: 岩石力学与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 岩石力学 BP神经网络模型 学习样本 爆破振动 预报
• 年，卷（期）: 2007,（z1）
• 所属期刊栏目: 第三部分 岩石动力学研究
• 页码范围: 3533-3539
• 页数: 7页
• 分类号: TU45
• 字数: 5447字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6915.2007.z1.145

摘要

以广东岭澳核电站二期工程20m平台和核岛爆破开挖为实例,运用人工神经网络原理,以孔径、孔深、孔距、排距、最小抵抗线、最大单孔药量、最大段药量、堵塞长度、总药量、高程差和爆源距作为影响爆破振动速度的主要因素,建立BP神经网络模型,对质点爆破振动速度峰值进行预测.分析结果表明,运用提出的神经网络预测模型精确度明显高于传统的萨道夫斯基公式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐海	中国科学院武汉岩土力学研究所	5	373	5.0	5.0
2	李海波	中国科学院武汉岩土力学研究所	201	4673	35.0	59.0
3	蒋鹏灿		2	127	2.0	2.0
4	王晓炜		4	140	3.0	4.0
5	李俊如	中国科学院武汉岩土力学研究所	37	1640	22.0	37.0
6	石永强		4	216	3.0	4.0