基于人工神经网络的水下爆破振动预测技术
wf（2022）
Abstract
为了研究梧州市某水道航段疏浚、炸礁爆破振动对临近建构物产生影响的规律.根据现场监测的振动数据,利用MATLAB软件进行RBF神经网络建模与分析,选取比例药量、场地系数、孔网参数、孔数作为输入层元素,以实测爆破合振速峰值为输出层进行网络训练,进而进行爆破振动预测,并与工程爆破振动预测中使用最为普遍的BP神经网络进行对比.得出人工神经网络中RBF模型的RMSE与R2都要比BP模型预测精度高,RBF模型更适用于水下爆破振动预测.
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