Prediction of blast-induced air overpressure using support vector machine

Prediction of blast-induced air overpressure (AOP) is very complicated and intricate due to the number of influencing parameters affecting air wave propagation. In this paper, an attempt has been made to predict the blast-induced AOP by support vector machine (SVM) using maximum charge per delay and distance from blast-face to monitoring station of AOP. To investigate the suitability of this approach, SVM predictions are compared with a generalized predictor equation. Seventy-five air blasts were monitored at different locations around three mines. AOP data sets of two limestone mines are taken for the training and testing of the SVM network as well as to determine site constants for generalized equation. The remaining mine data sets are used for the validation and comparison of AOP.Abstractالتنبؤ الانفجار الناجم عن ارتفاع الضغط الجوي (اوب) أمر معقد للغاية ومعقدة نظرا لعدد من المعايير التي تؤثر التأثير على الموجات الجوية. في هذه الورقة ، وبذلت محاولة للتنبؤ وقوع الانفجار الناجم عن ارتفاع الضغط الجوي (اوب) عن طريق دعم الموجه آلة (SVM) باستخدام أقصى لكل تهمة التأخير والمسافة من الانفجار ، وجها لمحطة رصد لاوب. للتحقيق في مدى ملاءمتها لهذا النهج ، SVM التنبؤات هي مقارنة مع تنبؤ المعادلة معممة. 75 الانفجارات الجوية قد تم رصدها في مواقع مختلفة حول ثلاثة مناجم. اوب مجموعات البيانات من الحجر الجيري 2 الألغام هي التي اتخذت لتدريب واختبار شبكة SVM وكذلك لتحديد موقع لثوابت المعادلة معممة. ما تبقى من الألغام مجموعات البيانات التي تستخدم للتحقق من صحة والمقارنة اوب.