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隧道光面爆破振动预测的智能算法应用研究

前言

未来的研究应注重结合物理模型与数据驱动模型的优势，发展更加精准与高效的隧道光面爆破效果预测模型。随着隧道施工技术的进步，新的爆破技术与工艺将为模型优化提供更多的研究素材。智能化、实时更新、适应性强的模型将在隧道光面爆破效果的预测与优化中发挥更为重要的作用。

深度学习作为人工智能技术的一个重要分支，具有强大的模式识别与数据处理能力，特别适用于在复杂环境中进行非线性建模。隧道光面爆破效果的预测受多种因素的影响，如爆破设计参数、地质条件、爆破材料等，这些因素之间的关系较为复杂，传统的预测方法往往难以准确捕