BP神经网络在爆破振动中的研究与应用

来源期刊：有色金属(矿山部分)2019年第6期

论文作者：冷智高 李祥龙 程明 宋春辉 陶子豪

文章页码：9 - 12

关键词：BP神经网络;非线性;爆破预测;误差;

摘    要：为准确地预测爆破结果、减少爆破振动对建筑的损伤和保障工人的安全,利用具有处理非线性问题能力的BP神经网络预测爆破结果。选取合格的爆破结果作为网络模型的学习样本,经过一定次数的训练学习后通过神经网络的前馈特性确定各层阈值和误差,完成对BP神经网络的建立,发现预测结果与真实结果相比的误差在10%以内。再结合PAC算法、POS算法或者MATLAB软件等优化网络后甚至可以将误差控制在5%以内。通过建立BP神经网络预测可以减少爆破作业带来的危害,降低安全成本,指导爆破作业的施工。