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运用BP神经网络理论,以爆破参数最大单段药量、爆心距作为BP神经网络的输入层节点,建立合适的BP神经网络模型。通过将收集的现场监测数据应用于模型中进行网络训练、计算,输出振动预测值。研究表明:BP神经网络模型输出的振动频率、振动速度预测值与实际频率、实际振速值比较接近,有良好的预测效果;BP神经网络模型预测误差均值为14.82%,传统的Sadovski公式预测值误差均值为54.72%,BP神经网络模型对邻近燃气管道振动预测更接近真实曲线。