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复杂地形下基于BFO-LSSVM模型爆破振动预测研究
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作者 方国富 于显浩 +3 位作者 邱伟 刘美山 杨招伟 黎绍光 《市政技术》 2021年第12期147-151,共5页
为实现复杂地形下爆破振动的准确预测,借助细菌觅食算法(BFO)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)理论构建基于BFO算法的LS-SVM优化模型(BFO-LSSVM)。使用福建省厦门市某抽水蓄能电站30组爆破数据作为训练样本,对模型预测精度进行检验,选取影... 为实现复杂地形下爆破振动的准确预测,借助细菌觅食算法(BFO)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)理论构建基于BFO算法的LS-SVM优化模型(BFO-LSSVM)。使用福建省厦门市某抽水蓄能电站30组爆破数据作为训练样本,对模型预测精度进行检验,选取影响爆破振动传播的主要因素作为输入因子,如单响药量、爆心距、高程差、堵塞、孔深等因素作为输入因子,爆破振动作为预测模型输出因子。结果表明,BFO-LSSVM预测模型的预测结果精度高于相同样本容量下LS-SVM模型;BFO-LSSVM模型预测结果平均误差为5.57%,进一步验证了该模型的可靠性和实用性。 展开更多
关键词 爆破振动 预测 bfo-lssvm模型 复杂地形 支持向量机
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