基于改进智能优化算法的爆破参数优化研究

刘唱; 王孝东

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250286

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基于改进智能优化算法的爆破参数优化研究

水工结构、水工材料与水利工程施工 | 更新时间：2026-02-25

- 基于改进智能优化算法的爆破参数优化研究
- 基于改进智能优化算法的爆破参数优化研究
- 水电能源科学 2026年44卷第1期页码：123-127
- 作者机构：
  
  昆明理工大学国土资源工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  昆明理工大学引进人才科研启动基金项目(KKSY201721032)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250286
  中图分类号： TV542
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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刘唱, 王孝东. 基于改进智能优化算法的爆破参数优化研究[J]. 水电能源科学, 2026,44(1):123-127.

刘唱, 王孝东. 基于改进智能优化算法的爆破参数优化研究[J]. 2026, 44(1): 123-127.
刘唱, 王孝东. 基于改进智能优化算法的爆破参数优化研究[J]. 水电能源科学, 2026,44(1):123-127. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250286.

刘唱, 王孝东. 基于改进智能优化算法的爆破参数优化研究[J]. 2026, 44(1): 123-127. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250286.

摘要

针对水利工程岩石料场及矿山爆破参数优化难以确定的问题，传统方法主要依赖经验公式和试验调整。为解决这一问题，提出了一种结合改进鲸鱼算法(GWOA)反向神经网络(BP)的参数优化方法。首先采用改进鲸鱼优化算法，构建了GWOA-BP模型，以炸药单耗、孔距和排距为优化目标，并结合云南省某工程实测爆破数据进行对比研究。结果显示，GWOA-BP模型在预测精度、稳定性方面均优于BP模型，误差指标显著降低。该研究成果为类似工程爆破参数优化提供了一种新技术手段。

Abstract

关键词

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