运用GA-BP神经网络对爆破振动速度预测
【摘要】 为了更好的预测爆破振动速度，运用遗传算法(GA)对BP神经网络的权值与阈值进行优化，构建GA-BP神经网络预测模型。结合华润小径湾实际爆破工程监测数据，确定以最大单段药量、爆心距以及测点至爆心的高程差作为输入参数，对爆破振动速度进行预测，并与BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明:GA-BP神经网络模型预测结果的平均相对误差为5.80%，明显小于BP神经网络模型预测的平均误差14.19%。相比之下，GA-BP神经网络模型的预测精度更高，稳定性更好，可为多因素影响下类似工程爆破振动速度预测提供借鉴经验。
