本文關(guān)鍵詞：優(yōu)化的GEP算法在爆破振動預(yù)測中的應(yīng)用　出處：《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2016年22期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 主成分分析 基因表達(dá)式編程 預(yù)測 爆破振動

【摘要】：結(jié)合主成分分析和基因表達(dá)式編程,提出了一種基于PCA的優(yōu)化基因表達(dá)式編程的新算法,并將其應(yīng)用在爆破振動峰值速度和主頻率的預(yù)測。該算法首先利用主成份分析方法對影響爆破振動的參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理,有效地減少預(yù)測模型的輸入量,消除輸入數(shù)據(jù)間的相關(guān)性,而后通過基因表達(dá)式程序設(shè)計建立爆破振動預(yù)測模型。結(jié)果表明,基于PCA的優(yōu)化基因表達(dá)式編程算法比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他算法得到的結(jié)果具有更高的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。
[Abstract]:Combined with principal component analysis and gene expression programming, a new algorithm based on PCA for optimizing gene expression programming is proposed, and it is applied to predict the peak velocity and main frequency of blasting vibration. The algorithm first preprocessed the parameters affecting blasting vibration by principal component analysis, which effectively reduced the input of prediction model and eliminated the correlation between input data. Then, a prediction model of blasting vibration was established through gene expression programming. The results show that the optimized gene expression programming algorithm based on PCA has a higher prediction accuracy and stability than the results obtained by other algorithms like BP neural network.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中南大學(xué)軟件學(xué)院;中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：科技部國際合作項目(No.2013DFB10070) 湖南省科技計劃項目(No.2013FJ4069)資助
【分類號】：TB41
【正文快照】： 1引言目前研究已知影響爆破振動的因素很多,同時這些因素之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,準(zhǔn)確分析和預(yù)測爆破振動的峰值速度和主頻率一直是研究爆破振動帶來的影響中所關(guān)注的重點。傳統(tǒng)的爆破振動研究是通過對爆破振動監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,然后根據(jù)回歸分析得到的經(jīng)驗公式進(jìn)行后序

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7 馬h角

本文編號：1344752