【摘 要】
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基于BP神经网络,建立了隧道掘进爆破振动速度峰值的预报模型,并成功地应用于泉厦高速公路扩建工程大帽山隧道进、出口段掘进爆破振动控制工程实践。分析比较结果表明,文中方
【机 构】
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武汉武大巨成加固实业有限公司,中铁十六局,武汉武大云水工程技术有限公司,
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基于BP神经网络,建立了隧道掘进爆破振动速度峰值的预报模型,并成功地应用于泉厦高速公路扩建工程大帽山隧道进、出口段掘进爆破振动控制工程实践。分析比较结果表明,文中方法的预测结果与实测值的平均误差为7.16%～10.61%,较传统预报方法的预测精度提高20%以上。
Based on BP neural network, the prediction model of the peak vibration velocity of tunneling blasting is established, and it is successfully applied in blasting vibration control engineering of the intake and outlet of the Dayamanshan Tunnel for the expansion project of Quanxia Expressway. The analysis and comparison results show that the average error between the predicted results and the measured ones is 7.16% ~ 10.61%, which is 20% higher than the prediction accuracy of the traditional methods.
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