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以司家营铁矿露天矿爆破振动的实测数据为基础,运用BP神经网络原理,以孔数、最大单孔药量、总药量、高程差和爆源距作为影响爆破振动速度的主要因素,建立BP神经网络模型,对质点爆破振动速度峰值进行预测。结果表明：BP神经网络模型的预测精确度明显高于传统的萨道夫斯基公式,对工程实践具有较好的指导性。
基于BP神经网络的爆破振速峰值预报
【摘 要】
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以司家营铁矿露天矿爆破振动的实测数据为基础,运用BP神经网络原理,以孔数、最大单孔药量、总药量、高程差和爆源距作为影响爆破振动速度的主要因素,建立BP神经网络模型,对质
【机 构】
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北京科技大学土木与环境工程学院
【出 处】
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现代矿业
【发表日期】
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2015年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（编号：51274020）
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