【摘 要】
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针对露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题,采用主成分分析（PCA）和极限学习机（ELM）方法,选取爆破振幅、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（713711091）, 辽宁省社科基金项目（L14BTJ004）
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针对露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题,采用主成分分析（PCA）和极限学习机（ELM）方法,选取爆破振幅、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁立柱、施工质量、场地条件10个主要影响因素。引入相关性分析在主成分分析过程中,对相关性高的指标进行降维,把得到的3个综合因子和爆破振幅、主频率、主频率持续时间、砖墙面积率作为输入变量,构建露天煤矿PCA-ELM预测模型。选取露天矿实际爆破过程中测量的100组数据作为模型训练样本,用另外20组数据作为测试样本进行预测。结果表明：对民
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