基于TPE-BP神经网络的爆破振速预测模型研究 |
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引用本文: | 崔红艳,张子禄,胡静,张荣国,王桐,王勇.基于TPE-BP神经网络的爆破振速预测模型研究[J].矿业研究与开发,2024,44(5):53-58. |
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作者姓名: | 崔红艳 张子禄 胡静 张荣国 王桐 王勇 |
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作者单位: | 1. 太原科技大学计算机科学与技术学院 |
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摘 要: | 爆破振动速度是爆破设计需要考虑的的重要因素之一,然而在爆破振动速度预测中,BP神经网络超参数的确定依赖经验公式且具有主观性。为克服这种局限性,并提高振动速度预测精度,采用超参数优化算法TPE对BP神经网络进行超参数优选。以最大段起爆炸药量、炮孔深度、水平距离、垂直距离和炸药单耗参数作为输入量,建立了隐含层数量神经元数量为31个的BP神经网络(TPE-BP)预测模型,该模型的爆破振动速度平均预测误差为2.35%,最大误差为6.29%,与基于经验公式确定超参数的BP神经网络模型和传统的BP神经网络模型相比较,平均预测误差分别降低了23.26个百分点和4.24个百分点,说明参数网络优化后TPE-BP预测模型能更好地拟合振动数据,其预测结果更接近真实值,可为爆破参数设计提供参考依据,从而有效地控制爆破振动。
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关 键 词: | 爆破振动 振动速度预测 BP神经网络 TPE算法 超参数优化 |
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