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为了对隧道爆破振动灾害的危险状态进行有效地预测,实验采用基于Levenberg-Marquardt（LM）算法改进的BP算法,建立以实测隧道爆破掏槽眼装药量、爆心距和爆破振速为主要爆破影响因素的神经网络模型,对振速进行预测分析,预测结果与实测数据吻合良好;继而引用GB 6722—2014《爆破安全规程》所规定的临界安全振速反向预测掏槽装药量,通过反向预测计算得出满足安全振速要求的临界掏槽装药量。预测结果表明：LM-BP算法相比传统的经验模型在振速预测上表现更好,通过反向的预测运算,能有效预知临界装药参数,