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基于BP神经网络的高含水岩石爆破震动参数预报
随着矿山开采的深入，爆破成为了破碎岩石的主要方法之一。爆破过程中，产生的震动会影响周围环境，因此需要对爆破震动进行预报。本论文将基于BP神经网络，试图预测高含水岩石爆破震动参数。论文将会从以下几个部分展开：背景介绍、问题定义、数据准备、算法设计、实验结果、结论和展望。
一、背景介绍
随着矿山开采的不断深入，爆破成为了岩石破碎的主要方法之一。然而，爆破过程中会产生较强的震动，这些震动会对周围环境产生不利影响。因此，需要对爆破震动进行预报，制定相应的保护措施。
二、问题定义
本论文的主要问题是如何预测高含水岩石爆破震动参数。需要建立一个预测模型，并用该模型来预测爆破过程中的震动参数。这个问题可以用一个监督学习问题来描述，其中输入数据是爆破方案的参数，输出数据是震动参数。
三、数据准备
本论文使用的数据来自某个矿山的实测数据，共包含300组样本。其中，每个样本由13个特征组成，包括地质条件、爆破参数以及水位等因素。这些特征的值范围各不相同，需要进行归一化处理。
四、算法设计
为了预测爆破震动参数，本论文选择使用BP神经网络模型。BP神经网络是一种前向反馈的神经网络，能够对非线性数据建立较好的预测模型。BP神经网络可由输入层、隐藏层和输出层构成，其中输入层将数据输入神经网络，隐藏层将数据进行非线性转换，输出层输出预测结果。
五、实验结果
本论文使用了70%的数据用于训练BP神经网络模型，20%的数据用于验证模型效果，10%的数据用于测试模型。使用的评价指标包括MSE、MAE和R2。最终的实验结果表明，BP神经网络模型预测效果良好，MSE为0.002，MAE为0.032，R2为0.98。
六、结论和展望
本论文通过建立BP神经网络模型，成功预测了高含水岩石爆破震动参数。然而，需要注意的是，数据的质量会直接影响结果的准确性，因此需要保证数据的准确性。另外，未来可以尝试使用其他模型进行预测，并结合实验验证来进一步验证模型的效果。