基于RUN-XGBoost模型的爆破振动峰值质点速度预测模型研究

张晓芳^1*，高文学¹，周环羽²

(1. 北京工业大学，北京 100124; 2. 中交路桥华北工程有限公司，北京 101100)

摘　要：　为了提升爆破振动峰值质点速度预测的准确性，满足爆破振动引发边坡岩体失稳的防控需求，提出了一种融合特征筛选-数据降维-参数优化的路堑边坡岩体爆破振动峰值质点速度智能预测模型。以首都地区环线高速公路(G95)承德(李家营)—平谷(冀京界)段TJ-2标为工程背景，通过相关性分析剔除低相关性影响因子，筛选出影响爆破振动峰值质点速度的关键爆破参数;采用主成分分析(PCA)消除特征间多重共线性，实现数据降维;引入Runge-Kutta优化器(RUN)算法对极端梯度提升(XGBoost)模型初始超参数进行优化，构建了PCA-RUN-XGBoost爆破振动峰值质点速度预测模型。研究结果表明，采用PCA对爆破参数进行预处理，不仅完整保留了原始信息，而且显著降低了数据冗余程度;引入RUN优化算法对XGBoost超参数进行全局优化搜索，有效地避免了人工调参产生的主观性误差，提升了模型的收敛效率与稳定性;在5种对比模型中，PCA-RUN- XGBoost预测模型的拟合度最高，平均相对误差仅为7.02%，可为复杂环境下边坡岩土工程爆破振动峰值质点速度的预测提供可靠参考。

关键词：　路堑边坡; 爆破开挖; 振动速度预测; 极端梯度提升法; 主成分分析; Runge-Kutta优化器

引文格式： 张晓芳，高文学，周环羽. 基于RUN-XGBoost模型的爆破振动峰值质点速度预测模型研究[J]. 市政技术，2026，44(5)：171-178，246. (ZHANG X F，GAO W X，ZHOU H Y. Research on prediction model of particle velocity of peak blasting vibration based on RUN-XGBoost model[J]. Journal of municipal technology，2026，44(5)：171-178，246.)