基于GA-BP神经网络的毫秒延时爆破振动速度预测研究

作者：胡业红; 何梦; 周参军; 丁志宏; 蔡长庚; 马翔宇; 张建经^*

来源：中国矿业, 2022, 31(02): 72-77.

• 遗传算法
• BP神经网络
• 毫秒延时爆破
• 回归分析

由于基坑爆破开挖作用而产生的振动效应受多种因素综合影响,传统的经验公式预测振动速度难以满足目前爆破安全的需求。因此,如何优化爆破参数,减小爆破振动效应,对保证临近建筑的安全具有重要意义。基于某基坑工程现场爆破监测所得的400组样本数据,本文采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,对振动速度进行预测,将GA-BP神经网络振动速度预测结果与BP神经网络、萨氏公式的振动速度预测结果进行比较分析。结果表明:BP神经网络的振动速度预测精度显著优于萨氏公式,且经遗传算法优化的BP神经网络振动速度预测精度得到进一步提升。

• 单位
  西南交通大学; 中核华辰建筑工程有限公司; 土木工程学院