矿业研究与开发

作者：徐敏,林卫星,石磊,欧任泽,于振建,龚永超,胡力可,胡军生

关键词：爆破振动速度;BP神经网络;改进灰狼优化算法;预测模型;预测精度

针对现有爆破振 动 速 度 预 测 公 式 在 面 对 复 杂 地 场 环 境 时 预 测 精 度 不 高 的 问 题,提 出 一 种 基 于 改进 灰 狼 优 化 算 法(I-GWO)的 BP神经网络模型.通过改变神经网络收敛因子函数加强导优精度,混沌映射初始化狼群位置加快求解速度,基于步长欧式距离的比例权重动态调整权重、提升寻优效率来改进灰狼算法.结合李楼 吴集铁矿爆破振动速度监测数据,选取爆心距、最大单段装药量、总装药量作为输入参数建立I-GWO-BP模型.结果表明:I-GWO-BP模型的收敛速度以及收敛精度要优于 GWO-BP模型及 BP模型,优化效果明显;I-GWO-BP模型的预测值基本处于实测值±0.08cm/s置信带内,平均绝对百分比误差为13.84％,预测效果显著优于其他预测方法,具有较高的预测精度.研究成果可为矿山的爆破振动速度预测提供一定的参考.

来源：2025年第10期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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