基于灰色分析和神经网络的爆破振速峰值预测
爆破给国家带来了巨大经济效益、给施工提供便利条件的同时避免不了会带来一些负面效应,为此,如何才能既降低爆破振动危害又保证施工进度,已经成为当前隧道工程界亟待解决的一项重要课题.以北京地铁昌平二期05段岩石隧道爆破为例,通过灰色关联分析法确定了对爆破振速峰值有显著影响的指标和输入变量,建立BP神经网络模型,对爆破振动速度峰值进行预测.将结合了灰色关联分析法的BP神经网络模型预报的结果与神经网络模型、传统方法预测的结果相比,其结果为:萨道夫斯基公式的平均误差为18.86％,萨道夫斯基拓展式为16.57％,BP神经网络的误差为14.61％,灰色关联分析神经网络法仅为8.23％.预测结果表明结合灰色关联分析法并运用BP神经网络对爆破振速峰值预测是可行的.
地铁隧道 爆破施工 BP神经网络 灰色关联分析
施建俊 张琪 李庆亚 安华明 卫星
北京科技大学土木与环境工程学院,北京100083
国内会议
湖北恩施
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410-415
2016-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）