基于PCA-BP神经网络预测水工隧洞爆破效果  

Blasting Effect Prediction of Hydraulic Tunnel Based on PCA-BP Neural Network

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作  者:甘海龙[1] GAN Hailong(Guangxi Technological College of Machinery and Electricity,Nanning 530007,China)

机构地区:[1]广西机电职业技术学院,广西南宁530007

出  处:《红水河》2023年第3期119-123,138,共6页Hongshui River

摘  要:预测隧洞爆破效果是一个复杂的非线性问题,BP神经网络具有强大的非线性拟合能力。为了能够客观地预测隧洞爆破效果,笔者构建了PCA-BP神经网络模型,利用主成分分析法将神经网络输入端样本数据的特征变量由7个降到3个。研究结果表明:主成分分析法能够有效地精简神经网络拓扑结构;经过训练的、工作性能良好的BP神经网络能够较好地预测隧洞爆破效果。Prediction of tunnel blasting effect is a complex nonlinear problem,and BP neural network has strong nonlinear fiting ability.In order to objectively predict the blasting effect of the tunnel,the PCA-BP neural network model is constructed,and the principal component analysis method is used to reduce the characteristic variables of the sampling data of the neural network input end from seven to three.The results show that the principal component analysis method can effectively simplify the topology of the neural network;The trained BP neural network with good performance can better predict the blasting effect of tunnel.

关 键 词:主成分分析 BP神经网络 水工隧洞 爆破效果 预测 

分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TD235[自动化与计算机技术—控制科学与工程]

 

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