摘要
本发明提供一种浅埋隧道爆破地表振动波形预测方法及系统,涉及地表振动波形预测技术领域,包括:收集历史及当前次爆破的地质、爆破及环境参数,经三级索引存储、异常值筛选与标准化处理,形成标准化参数集;基于LSTM神经网络建立爆破参数与振动波形时域序列的映射关系,预测当前次爆破振动波形;融合地质条件影响因子、环境敏感度影响因子及预测波形特征,生成综合安全评估指数;根据该指数与多级安全阈值的匹配结果,将风险划分为安全、低风险、中风险、高风险四个等级,并执行差异化管控,实现爆破振动风险的精准预测与动态调控。本发明能够精确地模拟浅埋隧道爆破施工中的振动波传播过程,从而更好地评估爆破的影响。
技术关键词
波形预测方法
周边环境参数
浅埋隧道爆破施工
爆破作业
管线埋深
序列
高风险
因子
建筑物
索引
减震措施
指数
构建机器学习模型
节理裂隙
振动监测传感器
系统为您推荐了相关专利信息
爆破参数优化方法
裂缝发育程度
机器学习算法
公路建设施工技术
炸药
车速预警系统
数字孪生模型
驾驶员驾驶习惯
北斗定位数据
路段
矿山爆破作业
双模态
多场景
控制模块
信号接收单元
状态监测方法
自组网
状态监测单元
负载均衡机制
子模块