研究背景与问题

露天矿山爆破作业是矿山开采过程中的重要环节，然而，爆破产生的振动不仅会影响矿山生产的稳定性和安全性，还会对周边建(构)筑物造成危害，增加环境保护和安全监管的难度。为了提高爆破振动预测的精度，降低其对周边环境的影响，本研究针对露天矿山爆破振动速度预测问题进行了深入研究。

研究方法

针对上述问题，本研究提出了一种基于GRA-DBO-BP神经网络的爆破振动预测模型。首先，利用灰色关联度分析（GRA）对影响爆破振动速度的关键因素进行分析，包括最小抵抗线、爆心距、炸药量等。其次，采用蜣螂算法（DBO）对BP神经网络进行参数优化，以提高其预测精度。最后，通过实例验证模型的有效性和准确性。

核心结果

本研究以新疆哈密别斯库都克露天矿爆破工程为例，应用提出的GRA-DBO-BP模型对爆破振动速度进行预测。结果表明，与传统的BP神经网络模型相比，GRA-DBO-BP模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。具体表现在：1）在相同训练样本数量下，GRA-DBO-BP模型预测的爆破振动速度与实际值更为接近；2）DBO算法优化后的BP神经网络在预测过程中表现出更好的泛化能力。

结论与意义

本研究提出了一种基于GRA-DBO-BP神经网络的露天矿山爆破振动速度预测模型，并通过对实际工程的实例验证，证明了该模型的有效性。该模型能够为矿山爆破振动预测提供一种高效、准确的方法，有助于提高爆破作业的安全性和环保性，降低爆破振动对周边建(构)筑物的危害风险。此外，本研究还为相关领域的进一步研究提供了参考和借鉴，具有一定的理论意义和实际应用价值。