基于BP神经网络的高含水岩石爆破震动参数预报

• 作者: 李玉能 池恩安 陈永麟 马建军
• 来源期刊: 爆破
• 学科: 工学
• 关键词: 高含水岩石 BP神经网络 爆破震动 预报模型
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 矿岩爆破
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TD235
• 字数: 4119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1001-487X.2017.02.013

摘要

运用现场试验震动监测得出水介质对高含水岩石爆破地震波传播规律的影响,再结合BP神经网络理论,将水介质纳入网络模型,建立爆破震动参数预报的BP神经网络模型.采用高含水岩石爆破现场监测数据对网络模型进行训练.把训练达到最优后的预报结果与实测结果作对比,发现BP神经网络模型预报参数与实测值较为接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马建军	武汉科技大学理学院	90	766	16.0	22.0
2	池恩安		83	430	12.0	14.0
3	李玉能	武汉科技大学理学院	3	7	2.0	2.0
7	陈永麟	武汉科技大学理学院	2	8	2.0	2.0