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La voladura es actualmente el método más importante para la fragmentación de rocas en minas de metal. Sin embargo, la vibración del suelo inducida por la explosión causa muchos efectos negativos, incluyendo grandes daños a las masas rocosas circundantes y a los proyectos, e incluso víctimas en casos graves. Por lo tanto, la predicción de la velocidad pico de partículas (PPV, por sus siglas en inglés) causada por la voladura juega un papel importante en la reducción de amenazas a la seguridad. En este artículo, se utilizaron conjuntamente un algoritmo genético (GA, por sus siglas en inglés) y un algoritmo de red neuronal artificial (ANN, por sus siglas en inglés) para construir un modelo de red neuronal con una topología 4-5-1 para predecir el PPV. Para este modelo, los parámetros de la ANN fueron optimizados utilizando el GA, y la dirección de desviación, la distancia horizontal, la distancia vertical, la distancia euclidiana, el tipo de explosivo, la carga, el espaciam
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