基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动危害预测

？为了探索一种能克服单因素预测的局限性、提高爆破振动危害预测精度的方法，基于粗糙集模糊神经网络理论，建立了综合考虑爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间及结构动力特性等10个因素的民房破坏程度预测模型；用铜绿山矿爆破振动和民房破坏情况观测数据，对该模型进行了训练和测试，测试结果与现场观测结果具有良好的一致性。研究表明粗糙集理论可将现场数据进行属性约简，简化输入变量，缩小神经网络的搜索空间，改善爆破振动的预测性能；基于粗糙集模糊神经网络理论的爆破振动危害预测模型，能更好地考虑各种因素对危害程度的综合影响，避免了单因素预测的局限性。