• ISSN 1001-1455  CN 51-1148/O3
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基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动危害预测

史秀志 林大能 陈寿如

爆炸与冲击1981~1982年(共6期)题目索引[J]. 爆炸与冲击, 1982, 2(4): 84-87. doi: 10.11883/1001-1455(1982)04-0084-4
引用本文: 史秀志, 林大能, 陈寿如. 基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动危害预测[J]. 爆炸与冲击, 2009, 29(4): 401-407. doi: 10.11883/1001-1455(2009)04-0401-07
SHI Xiu-zhi, LIN Da-neng, CHEN Shou-ru. Blasting-vibration-induced damage prediction by rough set-based fuzzy-neural network[J]. Explosion And Shock Waves, 2009, 29(4): 401-407. doi: 10.11883/1001-1455(2009)04-0401-07
Citation: SHI Xiu-zhi, LIN Da-neng, CHEN Shou-ru. Blasting-vibration-induced damage prediction by rough set-based fuzzy-neural network[J]. Explosion And Shock Waves, 2009, 29(4): 401-407. doi: 10.11883/1001-1455(2009)04-0401-07

基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动危害预测

doi: 10.11883/1001-1455(2009)04-0401-07

Blasting-vibration-induced damage prediction by rough set-based fuzzy-neural network

  • 摘要: 为了探索一种能克服单因素预测的局限性、提高爆破振动危害预测精度的方法,基于粗糙集模糊神经网络理论,建立了综合考虑爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间及结构动力特性等10个因素的民房破坏程度预测模型;用铜绿山矿爆破振动和民房破坏情况观测数据,对该模型进行了训练和测试,测试结果与现场观测结果具有良好的一致性。研究表明:粗糙集理论可将现场数据进行属性约简,简化输入变量,缩小神经网络的搜索空间,改善爆破振动的预测性能;基于粗糙集模糊神经网络理论的爆破振动危害预测模型,能更好地考虑各种因素对危害程度的综合影响,避免了单因素预测的局限性。
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  • 刊出日期:  2009-07-25

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