【摘 要】
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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
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,湖南科技大学能源与安全工程学院
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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,测试结果与现场观测结果具有良好的一致性。研究表明:粗糙集理论可将现场数据进行属性约简,简化输入变量,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模型,能更好地考虑各种因素对危害程度的综合影响,避免了单因素预测的局限性。
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