：“基于灰色分析和神经网络的爆破振速峰值预测”
：该研究结合灰色关联分析和神经网络技术，针对爆破过程中的振动速度峰值进行预测，旨在降低爆破作业对环境和结构的负面影响。
：神经网络、深度学习、机器学习、数据建模、专业指导
【部分内容】：本研究关注的是爆破工程中的一个重要问题，即如何在保证施工进度的同时，有效预测并控制爆破产生的振动速度峰值，以减少对周围环境和建筑物的损害。研究选取北京地铁昌平二期05段岩石隧道爆破为例，采用灰色关联分析确定影响爆破振动速度峰值的关键因素，并建立BP神经网络模型进行预测。
灰色关联分析是一种数据挖掘和模式识别方法，能揭示不同变量之间的关联程度。在这项研究中，它用于识别对爆破振动速度峰值影响显著的指标和输入变量。BP神经网络则是一种常见的机器学习模型，特别适合处理非线性复杂问题的预测。通过灰色关联分析筛选出的影响因素作为神经网络的输入，构建的模型能够更准确地预测爆破后的振动速度峰值。
对比了灰色关联分析与BP神经网络模型、传统方法（如萨道夫斯基公式及其扩展式）的预测结果，发现灰色关联分析神经网络法的平均误差最低，仅为8.23%，显著优于其他方法。这表明结合灰色关联分析的神经网络模型对于爆破振动速度峰值的预测效果更为精准，为爆破作业的安全管理和控制提供了有力的工具。
总结所述，这项研究结合了灰色关联分析和BP神经网络，创新性地应用于爆破振动速度峰值的预测，不仅优化了预测模型，也提高了预测精度。这种方法对于爆破工程领域的振动控制具有重要的实践意义，也为相似工况下的爆破安全提供了理论和技术支持。未来的研究可以进一步探索更复杂的深度学习模型，如卷积神经网络或递归神经网络，以提高预测的实时性和适应性。同时，结合实际工程数据，持续优化模型参数，提升预测性能，将有助于推动爆破作业的安全与效率。
