基于WOA-IC优化神经网络的隧道爆破振动预测研究

来源：振动与冲击杂志2025年第4期北京时间：

作者：高宇璠，傅洪贤fhxllj

单位：1.南华大学土木工程学院，湖南 衡阳421001；2.北京交通大学土木建筑工程学院，北京100044

摘要：为了提高爆破振动预测精度，提出了一种鲸鱼算法（WOA）和信息准则（IC）优化的人工神经网络（ANN）爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量化，建立了包括3个定量参数和10个定性参数的更完整的数据集。利用信息准则对模型复杂度的反馈，构建了一个提高模型泛化能力的双层优化结构，分析改进ANN模型的激活函数和训练算法最优组合，并引入鲸鱼算法优化模型初始权值和阈值的选取，降低模型输出结果的偏差和波动。对比分析WOA-IC-ANN模型与传统经验公式、ANN模型、IC-ANN模型、WOA-ANN模型预测结果的差异。研究表明：WOA-IC-ANN模型的预测结果与实际吻合更好，误差显著降低，具有较好的泛化能力。研究成果可用于隧道爆破工程的振动预测，并为类似工作提供借鉴和参考。<br>

关键词：爆破振动；预测模型；信息准则(IC)；鲸鱼算法(WOA)；人工神经网络(ANN)