【摘 要】
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由于工程地质条件复杂,传统的方法很难准确预测爆破振动速度。引入连续域蚁群算法（ACOR）,对最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行参数优化,构建连续域蚁群最小二乘法爆破振动速度预测
【机 构】
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长江水利委员会长江科学院水利部岩土力学与工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目（51609017）
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由于工程地质条件复杂,传统的方法很难准确预测爆破振动速度。引入连续域蚁群算法（ACOR）,对最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行参数优化,构建连续域蚁群最小二乘法爆破振动速度预测模型（ACOR-LSSVM）来提高预测精度。结合白鹤滩水电站左岸坝肩槽开挖过程中的40组爆破监测数据,分别采用ACOR-LSSVM、LS-SVM模型与萨氏公式进行爆破振动速度预测,三者的平均绝对相对误差分别为3.16%、10.07%、22.96%。相比之下,ACOR-LSSVM模型预测精度更高,泛化能力更强,在爆破振动速度预测中
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