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爆破振动特征参量的SVM及神经网络预测应用研究
| 题名： | 爆破振动特征参量的SVM及神经网络预测应用研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 王勇;唐旭;邹飞;方正峰; |
| 关键词： | 爆破震动特征参量；预测精度；SVM；BP神经网络；RBF神经网络 |
| 摘要： | 通过RBF、BP神经网络及SVM算法3种预测方法,对爆破震动特征参量进行预测,并与传统萨道夫斯基公式进行对比分析研究。结果表明,3种方法预测精度均优于传统萨道夫斯基公式。当样本数有限时,BP、RBF神经网络在爆破振动峰值振动速度及主频率的预测中效果欠佳,SVM算法的预测精度优于RBF、BP神经网络,在实际工程应用中SVM算法对爆破振动特征参量的预测具有极强的适应性。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2017 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 12-17 |
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