| 基于神经网络算法的爆破振动预测模型开发 |
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| 引用本文： | 徐国权,王鑫瑀. 基于神经网络算法的爆破振动预测模型开发[J]. 有色金属工程, 2023, 0(5): 94-102 |
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| 作者姓名： | 徐国权 王鑫瑀 |
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| 作者单位： | 东华理工大学,河北钢铁集团矿业有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年基金(52008080) |
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| 摘 要： | 爆破地震效应是爆破过程中最为常见的负面效应之一。对地面振动进行准确预测是预防和控制爆破地震效应的前提。研究中,采集了76组爆破振动数据,基于神经网络算法,提出了8种不同的爆破振动预测模型,并考虑了神经元数量、传递函数和学习函数等超参数对神经网络模型预测精度的影响。选择了三种统计指标对模型性能进行评估,并对所开发模型的性能进行了比较。结果显示,建立的ANN-3模型具有最高的预测精度,其相关系数、决定系数和均方根误差分别为0.972、0.945和1.949。得到了神经网络的最佳参数配置:网络结构2-12-1,输入层-隐藏层-输出层之间的传递函数为logsig-pureling,学习函数为learngd。研究成果有助于提高矿山生产爆破的安全,特别是作为爆破设计过程中的辅助工具,便于爆破工程师更好的控制爆破振动,以及为围岩稳定性评估提供决策支持。
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| 关 键 词： | 爆破振动 神经网络 预测 优化 机器学习 |
| 收稿时间： | 2022-10-25 |
| 修稿时间： | 2022-12-01 |
Developing a blasting vibration prediction model based on machine learning algorithm |
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| xu guoquan and wang xinyu. Developing a blasting vibration prediction model based on machine learning algorithm[J]. Nonferrous Metals Engineering, 2023, 0(5): 94-102 |
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| Authors: | xu guoquan and wang xinyu |
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| Affiliation: | East china university of techology,Hebei IRON&STEEL GROUP MINING CO. LTD |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | blasting vibration ANN prediction optimize machine learning |
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