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摘要：本发明公开一种基于神经网络和核岭回归的爆破振动监测数据处理方法，涉及工程爆破技术领域。本发明针对现场爆破振动在线监测存在的爆破源移动导致测试结果不准确问题，将核岭回归预测模型与BP神经网络结合在一起，提出一种基于BP神经网络和核岭回归BP‑KRR的爆破振动在线监测数据处理方法，用于修正矿山现场爆破振动在线监测数据。该方法通过开展实验室的冲击试验，产生大量的振动数据，作为训练模型的数据集，校正模型参数，并基于运用人工神经网络BP模型和核岭回归模型对爆破振动波形数据进行训练修正，得出关于传感器方位变化引起的失真数据的修正模型，该模型可以提高爆破测振仪在现场使用的灵活度，大大提高其实际应用能力。
主权项：1.一种基于神经网络和核岭回归的爆破振动监测数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取不同振动情况下的振动波形并构建数据集；步骤2：将爆破振动记录仪中的振动波形导出，对振动波形进行预处理得到预处理后的数据集；步骤3：将预处理后的数据集按照设定比例划分为训练集和测试集；步骤4：构建BP-KRR模型；步骤5：利用训练集对BP-KRR模型进行训练，得到训练完成的BP-KRR模型；步骤6：利用测试集对训练完成的BP-KRR模型进行评估和调整，得到最终的BP-KRR模型；步骤7：利用最终的BP-KRR模型对后续的监测数据进行处理，得到正确的长期在线监测数据。
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百度查询： 东北大学 黑龙江龙煤双鸭山矿业有限责任公司 基于神经网络和核岭回归的爆破振动监测数据处理方法
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