施建俊，李庆亚，张 琪，卫 星，王 辉

基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统＊

施建俊，李庆亚，张 琪，卫 星，王 辉

（北京科技大学土木与资源工程学院，北京100083）

爆破振动预测是一个复杂的非线性问题，可应用非线性功能强大的BP神经网络技术来解决，但由于其数值计算量大、可操作性不强等特点，在实际工程中应用困难。为了解决该问题，本文中将Matlab程序的强大计算能力与VB的友好界面相结合，利用ActiveX自动化技术和BP神经网络算法，开发得到爆破振速峰值预测系统。该预测系统可根据各工程实际情况选取影响爆破振动的主要因素作为输入参数，以预测爆破振速峰值。通过在北京市昌平线暗挖区间隧道工程中的应用表明：该预测系统在实际工程中使用方便，操作简单，预测精度高，人机交互界面友好。

VB；Matlab；BP神经网络模型；爆破振动；预测系统

爆破振速峰值的预测，对工程安全及后续开挖方案的完善有着重要的理论和现实意义。爆破振动速度与很多因素有关，如爆源距、最大单段药量、高程等，而实际工程中常用的萨道夫斯基经验公式考虑因素较少，预测结果误差较大。人工神经网络是近几十年发展起来的一门涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科，具有极强的非线性动态处理能力以及自适应、自组织和实时学习的特点，越来越多的被用于爆破振动速度预测。吕淑然［1］通过建立一个BP神经网络实现了对爆破振速的预测，并与常用的线性回归方法进行了比较，表明了神经网络预测模型具有较高的精确性。……