Predicting Tunnel Squeezing Using Multiclass Support Vector Machines
المؤلفون المشاركون
Sun, Yang
Feng, Xianda
Yang, Lingqiang
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Tunnel squeezing is one of the major geological disasters that often occur during the construction of tunnels in weak rock masses subjected to high in situ stresses.
It could cause shield jamming, budget overruns, and construction delays and could even lead to tunnel instability and casualties.
Therefore, accurate prediction or identification of tunnel squeezing is extremely important in the design and construction of tunnels.
This study presents a modified application of a multiclass support vector machine (SVM) to predict tunnel squeezing based on four parameters, that is, diameter (D), buried depth (H), support stiffness (K), and rock tunneling quality index (Q).
We compiled a database from the literature, including 117 case histories obtained from different countries such as India, Nepal, and Bhutan, to train the multiclass SVM model.
The proposed model was validated using 8-fold cross validation, and the average error percentage was approximately 11.87%.
Compared with existing approaches, the proposed multiclass SVM model yields a better performance in predictive accuracy.
More importantly, one could estimate the severity of potential squeezing problems based on the predicted squeezing categories/classes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Yang& Feng, Xianda& Yang, Lingqiang. 2018. Predicting Tunnel Squeezing Using Multiclass Support Vector Machines. Advances in Civil Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1115993
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Yang…[et al.]. Predicting Tunnel Squeezing Using Multiclass Support Vector Machines. Advances in Civil Engineering No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1115993
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Yang& Feng, Xianda& Yang, Lingqiang. Predicting Tunnel Squeezing Using Multiclass Support Vector Machines. Advances in Civil Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1115993
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1115993
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر