小波降噪与粒子群优化综合回归爆破震动参数

张乐文; 王洪波; 邱道宏; 孙怀凤; 孙子正; 丁万涛

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小波降噪与粒子群优化综合回归爆破震动参数

岩土工程研究 | 更新时间：2026-06-25

- 小波降噪与粒子群优化综合回归爆破震动参数
- Blasting vibration parameters using comprehensive regression of wavelet denoising and particle swarm optimization algorithm
- 岩土力学 2014年35卷第S2期
- 作者机构：
  
  山东大学岩土与结构工程研究中心,济南,250061
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TD235.1
- 网络首发：2014-11-12，
  
  纸质出版：2014
- 稿件说明：
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张乐文, 王洪波, 邱道宏, 等. 小波降噪与粒子群优化综合回归爆破震动参数[J]. 岩土力学, 2014,35(S2).

ZHANG Le-wen, WANG Hong-bo, QUY Dao-hong, et al. Blasting vibration parameters using comprehensive regression of wavelet denoising and particle swarm optimization algorithm[J]. 2014, 35(S2).
张乐文, 王洪波, 邱道宏, 等. 小波降噪与粒子群优化综合回归爆破震动参数[J]. 岩土力学, 2014,35(S2). DOI：

ZHANG Le-wen, WANG Hong-bo, QUY Dao-hong, et al. Blasting vibration parameters using comprehensive regression of wavelet denoising and particle swarm optimization algorithm[J]. 2014, 35(S2). DOI：

摘要

爆破震动测试得到的数据常常具有较大的离散性，采用剔除错误数据和小波降噪对爆破震动检测数据进行预处理，以标准残差平方和作为爆破振动实测数据与萨道夫斯基公式拟合值偏差大小的判断依据，应用小波降噪对实测数据进行处理的方法，优化了粒子群算法对萨道夫斯基公式中的k和的回归分析。研究结果表明，小波降噪和粒子群优化算法结合使用，能够较真实地反映爆破震动测试的真实情况，从而提高了对爆破震动测试模拟的精度。研究结果对爆破振动测试理论和工程实践具有一定的参考价值。

Abstract

Collected data from blasting vibration test is quite discrete. The technique of deleting error data and wavelet denoising are used to preprocess blasting vibration test data. In this study

standard residual sum of squares between the collected blasting vibration and the calculated fitted values using Sadovski formula are adopted as deviation basis; while wavelet denoising method is used to deal with the measured data. Particle swarm optimization algorithm (PSOA) was optimized for k and a of Sadovki formula of regression analysis. The results show that: wavelet denoising and particle swarm optimization algorithm reflect the real situation of blasting vibration test and thus improve sequentially simulation accuracy of blasting vibration test

so as to offer a good reference for blasting vibration test theory and engineering practice.

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