基于BFO-SVR模型的爆破振动速度预测应用

• 作者: 王磊 王军 崔志鹏
• 来源期刊: 四川有色金属
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归 细菌觅食优化算法 爆破振动速度预测
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 综合评述|REVIEWS
• 页码范围: 1-3,15
• 页数: 4页
• 分类号: TD235.3|TD854.2|TD862.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4079.2022.01.001

摘要

在爆破作业过程中,避免飞石和振动等不利影响;合理并准确的预测爆破的振动速度,特别是在复杂的工程地质条件下,对于提高现场的施工效益具有重要的意义.本文引用细菌觅食算法优化支持向量回归(BFO-SVR)预测模型,预测爆破开挖过程中的最大振动速度,而后对比分析SVR以及BP模型的预测值.结果显示:相比较于后两种预测模型,BFO-SVR的预测效果最好,这证明其在爆破振动速度预测领域中具备一定的应用价值.