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

  更多相關文章： 主成分分析 基因表達式編程 預測 爆破振動

【摘要】：結合主成分分析和基因表達式編程,提出了一種基于PCA的優(yōu)化基因表達式編程的新算法,并將其應用在爆破振動峰值速度和主頻率的預測。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)進行預處理,有效地減少預測模型的輸入量,消除輸入數(shù)據(jù)間的相關性,而后通過基因表達式程序設計建立爆破振動預測模型。結果表明,基于PCA的優(yōu)化基因表達式編程算法比BP神經(jīng)網(wǎng)絡等其他算法得到的結果具有更高的預測精度和穩(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】： 中南大學信息科學與工程學院;中南大學軟件學院;中南大學資源與安全工程學院;
【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雜的非線性關系,準確分析和預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)進行回歸分析,然后根據(jù)回歸分析得到的經(jīng)驗公式進行后序

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本文編號：1344752