爆破震动强度预测的神经网络模型研究

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英文篇名：Study on the Neural Network Model for Forecasting the Blasting Vibration Intensity 中文刊名：金属矿山 英文刊名：Metal Mine 作者：吕淑然 英文作者：Lu Shuran (Capital University of Economics and Business) 中文关键词：BP神经网络 ; 爆破震动 ; 预测 英文关键词：BP neutral network ; Blasting vibration ; Forecast 出版日期：2009-06-15 机构：首都经济贸易大学; 年：2009 期：06 出版单位：金属矿山

摘要

爆破震动控制一直是工程爆破界的一个重要研究课题,而如何对爆破震动进行准确地预测则是进行震动控制的前提和基础。BP神经网络是目前在非线性预测中得到极为广泛的一种神经网络模型,通过建立一个BP神经网络实现了对爆破震动速度的预测,并与常用的线性回归方法进行了比较,结果表明,神经网络预测模型具有更高的精确性。
Blasting vibration control has been an important research subject in engineering blasting field and the accurate forecast of blasting vibration is the premise and basis of vibrating control. BP neural network is a neural network model that is most widely used in non-linear forecast. A BP neural network model was established for forecasting the blasting vibration speed and compared with common linear recession method. The comparison results show that the neutral network forecast model has higher accuracy.

引文

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