基于广义回归神经网络的岩体爆破块度预测研究

陈军

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岩体爆破块度的大小和分布是定量评价爆破效果的主要指标.采用岩体特性参数、爆破特性参数以及块度参数构建基于广义回归神经网络的爆破块度预测模型,通过对网络进行训练性能分析,选取最优预测模型实现爆破块度的预测输出.结果表明,利用广义回归神经网络对岩体爆破块度进行预测具有较高的可行性,与其他方法相比,广义回归神经网络法能够克服在网络控制参数和样本数量上的局限性.研究成果可为解决岩体爆破块度的预测问题提供相关参考.

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来源
《铁道建筑技术》 |2020年第11期|19-22|共4页
作者
陈军;
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作者单位

中国铁建港航局集团有限公司广东珠海519000;

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正文语种 chi
中图分类爆破工程;
关键词
广义回归神经网络; 爆破块度; 预测;

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