基于PSO-LSSVM算法的地下储气库洞室群爆破振动预测

• 作者: 吴立 周玉纯 孙苗 袁青 马晨阳
• 来源期刊: 爆破
• 学科: 物理学
• 关键词: 地下储气库洞室群 最小二乘支持向量机 粒子群算法 爆破峰值振动速度 影响因素
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 安全与管理
• 页码范围: 145-150
• 页数: 6页
• 分类号: O382
• 字数: 4480字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1001-487X.2017.03.026

摘要

超大断面小净距地下储气库洞室群开挖爆破工程中涉及到众多的影响因素,传统人工智能方法难以对爆破峰值振动速度准确预测.为了提高预测精度,引入粒子群算法,对传统的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)进行优化并建立粒子群最小二乘支持向量机爆破峰值振动速度预测模型(PSO-LSSVM).以某地下储气库洞室群开挖爆破工程为研究对象,应用PSO-LSSVM模型,将PSO-LSSVM模型与LS-SVM模型、萨道夫斯基经验公式的预测结果进行对比,得到三种预测的结果平均绝对相对误差分别为:5.50%、8.56%、23.45%.由此可见,PSO-LSSVM模型的预测结果与实测数据拟合度更高,精确度更满足工程需求,可为多因素作用下类似工程爆破峰值振动速度预测提供借鉴.