随着爆破技术在工程中的广泛应用，爆破振动效应日益受到高度重视，国内外诸多学者对其进行了大量卓有成效的研究，但是由于其随机性和模糊性，一些成熟的理论未得到总结和普及。本文依托万华烟台工业园液化烃地下水封洞库工程，基于MATLAB软件，利用小波算法分析了爆破振动的频率特性及能量特性，建立了BP神经网络对爆破振动速度进行预测，在此基础上，利用遗传算法对BP神经网络进行了优化。　　本研究主要内容包括：⑴通过对现场实测数据进行线性回归分析，得到了垂向、水平径向、水平切向的振动速度预测公式，基本能够真实反映该工程爆破振动的规律。⑵对爆破振动信号进行小波分析，爆破振动主频所在频带能量所占比例较大，是爆破振动的优势频带。但是有的优势频带体现并不明显，其相近频带能量不容忽视，这对控制爆破振动优势频率远离结构体的固有频率，从而防止引起共振破坏，具有积极的意义。⑶爆破振动预测对爆破设计具有一定的指导意义。神经网络的高度非线性可以很好地解决爆破振动作用机理随机性、模糊性问题。BP神经网络预测爆破振动速度结果分析表明，相比线性回归预测，用BP网络模型预测爆破振动速度更加稳定、准确，考虑的影响因素也更加全面，这是传统数学模型和经验公式所不能够做到的。遗传优化BP网络爆破振动预测模型经过训练后，成功保留了遗传算法和BP网络的优点，预测精度高，应用非常方便、灵活，可以通过改变模型的影响因素输入，实现多种情况下不同类型的爆破振动参数预测，对解决爆破振动这种机理复杂的非线性问题具有更高的适应性。