基于PCA-BP神经网络在爆破振动评价要素中的预测及应用

来源期刊：矿业研究与开发2018年第12期

论文作者：苟倩倩 赵明生 池恩安 何兴贵 黄胜松

文章页码：97 - 102

关键词：爆破振动;正交性;主成分分析;BP神经网络;

摘    要：为了更准确的预测爆破振动评价要素,优化BP网络结构,增强网络的泛化性能,采用主成分分析方法对爆破现场采集的影响爆破振动的11个因素数据进行分析,提取五组可以代表全部影响因素的因子作为BP神经网络的输入层,以爆破振动评价三要素作为输出层,建立基于PCABP的预测模型。结果表明:PCA-BP模型预测峰值振速、持续时间、频率的平均误差分别为14.57%,8.08%,12.33%,与传统的萨氏公式以及标准的BP神经网络相比,预测精度及效率明显提高。