爆破震害预测的神经网络模型

来源 :地球物理学进展 | 被引量 : 6次 | 上传用户:wayl1s1s
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人工神经网络是近期发展最快的人工智能领域研究成果之一.通过分析国内外爆破震害预测研究现状和不足,提出一种基于BP神经网络模型的爆破地震效应预测方法,该方法能克服基于最小二乘法的回归公式的局限性,可选取影响爆破振动的多个影响因素作为输入层参数,达到爆破峰值和主频同步预测之目的.利用该方法对实际爆破监测数据进行预测,结果表明人工神经网络方法在爆破地震效应预测中应用是可行的并且是有效的.这为爆破震害预测研究提供了新途径.
其他文献
对多极子阵列声波测井信号,提出了一种基于信号时、频局域相关能量的新的时-频信号分析方法,Choi-Williams能量分布,它有着较明确的物理意义.该分析方法对于不同岩性的构造的响应具有很好的区分和识别能力,其声波全波列的Choi-Williams能量分布对由不同岩性组成的构造破碎带具有明显不同的表现特征.利用相应的模式识别方法,可以对这些岩性构造进行有效的区分和识别.