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摘要
预测隧洞爆破效果是一个复杂的非线性问题，BP神经网络具有强大的非线性拟合能力。为了能够客观地预测隧洞爆破效果，笔者构建了PCA-BP神经网络模型，利用主成分分析法将神经网络输入端样本数据的特征变量由7个降到3个。研究结果表明：主成分分析法能够有效地精简神经网络拓扑结构；经过训练的、工作性能良好的BP神经网络能够较好地预测隧洞爆破效果。
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预测隧洞爆破效果是一个复杂的非线性问题，BP神经网络具有强大的非线性拟合能力。为了能够客观地预测隧洞爆破效果，笔者构建了PCA-BP神经网络模型，利用主成分分析法将神经网络输入端样本数据的特征变量由7个降到3个。研究结果表明：主成分分析法能够有效地精简神经网络拓扑结构；经过训练的、工作性能良好的BP神经网络能够较好地预测隧洞爆破效果。
