爆破振动特征参量的SVM及神经网络预测应用研究

摘要：

通过RBF、BP神经网络及SVM算法3种预测方法,对爆破震动特征参量进行预测,并与传统萨道夫斯基公式进行对比分析研究.结果表明,3种方法预测精度均优于传统萨道夫斯基公式.当样本数有限时,BP、RBF神经网络在爆破振动峰值振动速度及主频率的预测中效果欠佳,SVM算法的预测精度优于RBF、BP神经网络,在实际工程应用中SVM算法对爆破振动特征参量的预测具有极强的适应性.

关键词：爆破震动特征参量、预测精度、SVM、BP神经网络、RBF神经网络

所属期刊栏目：62

分类号：U416.113(道路工程)

资助基金：贵州省交通厅科技项目2015122046

在线出版日期：2017-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-17