【摘 要】
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在爆破作业过程中,避免飞石和振动等不利影响;合理并准确的预测爆破的振动速度,特别是在复杂的工程地质条件下,对于提高现场的施工效益具有重要的意义.本文引用细菌觅食算法优化支持向量回归(BFO-SVR)预测模型,预测爆破开挖过程中的最大振动速度,而后对比分析SVR以及BP模型的预测值.结果显示:相比较于后两种预测模型,BFO-SVR的预测效果最好,这证明其在爆破振动速度预测领域中具备一定的应用价值.
【机 构】
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江苏省地质矿产局第一地质大队, 江苏南京 210041
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在爆破作业过程中,避免飞石和振动等不利影响;合理并准确的预测爆破的振动速度,特别是在复杂的工程地质条件下,对于提高现场的施工效益具有重要的意义.本文引用细菌觅食算法优化支持向量回归(BFO-SVR)预测模型,预测爆破开挖过程中的最大振动速度,而后对比分析SVR以及BP模型的预测值.结果显示:相比较于后两种预测模型,BFO-SVR的预测效果最好,这证明其在爆破振动速度预测领域中具备一定的应用价值.
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