Modern Machine Learning Techniques for Univariate Tunnel Settlement Forecasting: A Comparative Study
المؤلفون المشاركون
Ji, Zhiwei
Hu, Haigen
Yan, Ke
Hu, Min
Li, Wei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Tunnel settlement commonly occurs during the tunnel construction processes in large cities.
Existing forecasting methods for tunnel settlements include model-based approaches and artificial intelligence (AI) enhanced approaches.
Compared with traditional forecasting methods, artificial neural networks can be easily implemented, with high performance efficiency and forecasting accuracy.
In this study, an extended machine learning framework is proposed combining particle swarm optimization (PSO) with support vector regression (SVR), back-propagation neural network (BPNN), and extreme learning machine (ELM) to forecast the surface settlement for tunnel construction in two large cities of China P.R.
Based on real-world data verification, the PSO-SVR method shows the highest forecasting accuracy among the three proposed forecasting algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hu, Min& Li, Wei& Yan, Ke& Ji, Zhiwei& Hu, Haigen. 2019. Modern Machine Learning Techniques for Univariate Tunnel Settlement Forecasting: A Comparative Study. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196809
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hu, Min…[et al.]. Modern Machine Learning Techniques for Univariate Tunnel Settlement Forecasting: A Comparative Study. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196809
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hu, Min& Li, Wei& Yan, Ke& Ji, Zhiwei& Hu, Haigen. Modern Machine Learning Techniques for Univariate Tunnel Settlement Forecasting: A Comparative Study. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196809
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196809
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