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根据某露天矿台阶爆破实测数据,利用基于回归分析的经验公式和普通BP神经网络模型以及基于拟牛顿法的改进BP神经网络（QN-BP）模型对爆破振动峰值速度进行预测。两种模型的训练结果表明：QN-BP模型经过122次迭代即可收敛,训练平均误差为3.7%;而普通BP模型收敛需要10万次以上迭代,训练平均误差4.2%。通过QN-BP模型、BP模型和经验公式的预测结果与实测值的对比,三者的平均相对误差分别为6.05%、10.21%和23.42%。