《表1 训练 (拟合) 样本及训练 (预测) 结果》

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《基于BP神经网络的桩基爆破振动速度预测》

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注:r为水平距离；n为雷管分段数；Q为总装药量；q为最大单段装药量；H为桩基深度；R为爆心距。

从红泉村3#大桥左幅2-1和右幅3-0两根桩基（与陕京天然气管道距离分别为7.1 m和10.9 m）的现场监测所得的20组数据（见表1）中随机抽取15组作为训练样本（见表1），另外5组作为预测（检验）样本（见表2），同时以水平距离r、雷管分段数n、总装药量Q、最大单段装药量q、桩基深度H和爆心距R作为输入因子，以垂向振速作为输出因子。训练过程中采用traincgb（Powell-Bcale共轭梯度法）函数，输入层、隐含层和输出层的激励函数（传输函数）分别选用&apos；tansig&apos；，&apos；logsig&apos；和&apos；purelin&apos；函数，训练目标goal设定为10-3，显示间隔show设定为2，训练过程仅用了74次迭代就达到了精度的要求，如图3所示。其训练结果和预测（检验）结果见表1和表2。