PCA-GA-BP算法在爆破振动预测中的应用

距离建筑较近基坑爆破开挖时，爆破震动如果控制不好，会对相邻建筑结构造成损害。本文使用主成分分析法（PCA）对原始爆破振动监测数据抽取了5个主成分作为主要影响特征，将其作为BP神经网络输入层参数，实现了对输入层参数的简化处理，而后结合遗传算法（GA）优化BP神经网络的权值和阈值，形成了能够提升模型精度和稳健性的PCA-GA-BP神经网络预测模型，可对爆破震动进行较为准确的预测。这对制订爆破参数、控制爆破震动对建筑的影响具有一定的参考价值。