基于特征降維和深度學習方法的城市隧道爆破振動參數預測研究

摘要： 為了對爆破施工誘發(fā)的振動進行精準預測，提出一種基于t-SNE特征降維算法和BWO算法優(yōu)化的深度學習GRU模型?；趶B門海滄海底隧道陸域淺埋段的爆破振動監(jiān)測數據，以巖石單軸抗壓強度、巖體完整性系數、爆心距、炸藥單耗、輔助孔排距、周邊孔孔距6個參數為輸入變量，以主控爆破振動參數爆破振速和爆破主頻為輸出變量，對該模型的預測準確性進行驗證，并與傳統(tǒng)機器學習模型SVR算法和BPNN算法進... （共11頁）