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GA改进BP神经网络在抗滑桩孔爆破开挖中的应用
引用本文:岳衡,韩翔宇,张继春,潘强,李鹏川,阳陶.GA改进BP神经网络在抗滑桩孔爆破开挖中的应用[J].工程爆破,2016(2):28-33.
作者姓名:岳衡  韩翔宇  张继春  潘强  李鹏川  阳陶
作者单位:西南交通大学 土木工程学院,成都,610036
基金项目:国家自然科学基金项目(41272321)
摘    要:目前桩孔开挖主要依靠工程类比进行,不同设计者设计的爆破参数往往因掌握的爆破理论和经验的不同而有所差异,爆破质量参差不齐。为此,提出基于遗传算法GA改进BP神经网络(GA-BP)建立爆破参数优化设计模型,该法不仅可以利用已有爆破经验数据和工程地质条件,同时,使用遗传算法优化BP神经网络阈值和权值可以弥补BP神经网络不稳定的缺陷,以达到获得更优爆破参数的目的。实践表明,基于遗传算法改进BP神经网络相比一般BP神经网络预测相对误差较小,同时GA-BP神经网络得到的优化爆破参数进行现场试验,取得了良好的爆破效果。因此,GA-BP神经网络模型应用于抗滑桩孔开挖爆破参数设计是可行的,可用于指导爆破施工。

关 键 词:爆破参数优化  BP神经网络  遗传算法  现场试验  桩孔开挖  爆破开挖

Application of BP neural network improved by GA in blasting excavation design of slide-resistant pile hole
Abstract:
Keywords:Blasting parameters optimization  BP neural network  GA  Field test  Pile hole excavation  Blasting excavation
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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