基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测

• 作者: 吴立 周玉纯 袁青 马晨阳
• 来源期刊: 爆破
• 学科: 工学
• 关键词: 地下洞室群 爆破震动 粗糙集 模糊神经网络 主频率预测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 安全与管理
• 页码范围: 127-131
• 页数: 5页
• 分类号: TD235.3
• 字数: 4298字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1001-487X.2016.03.025

摘要

以某地下水封洞库爆破工程为研究对象,全面考虑影响爆破振动的各种因素,提出了基于粗糙集理论的模糊神经网络(RS-FNN)预测方法进行质点峰值速度和主频率预测.首先采用粗糙集理论获得最优属性集,然后对实测数据进行模糊处理,建立质点峰值速度和主频率的12-25-1 RS-FNN网络预测模型,并与基于萨道夫斯基经验公式的预测模型进行对比研究.研究结果表明:RS-FNN对质点峰值速度预测要优于经验公式,同时,RS-FNN也首次实现了对主频率的预测,为保障工程爆破安全提供了一定的理论指导.