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基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动危害预测

发布者: 官方  发布时间: 2014-02-27 13:44:38  阅读:

[ 摘要 ] 为了探索一种能克服单因素预测的局限性、提高爆破振动危害预测精度的方法,基于粗糙集模糊神经网络理论,建立了综合考虑爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间及结构动力特性等10 个因素的民房破坏程度预测模型;用铜绿山矿爆破振动和民房破坏情况观测数据,对该模型进行了训练和测试。

作  者:史秀志,林大能,陈寿如
关键词:爆炸力学;危害预测;粗糙集;爆破振动;模糊神经网络
描  述
影响爆破振动破坏程度的因素繁多 ,影响因素与破坏程度之间呈非线性的关系。基于粗糙集模糊神经网络理论 ,建立了综合考虑爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间以及结构动力特性等 10 个因素的民房破坏程度预测模型。将该模型用于铜绿山矿露天采场爆破振动对周围民房影响情况的预测 ,测试结果与观测结果吻合较好。粗糙集理论可以将现场数据进行属性约简 ,剔除那些不相关的属性 ,简化输入变量 ,从而缩小神经网络的搜索空间 ,改善爆破振动的预测性能。基于粗糙集模糊神经网络理论的爆破振动危害预测能更好地考虑各种因素对危害程度的综合影响 ,避免了单因素评价的局限性。

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