Displacement Prediction of Tunnel Surrounding Rock : A Comparison of Support Vector Machine and Artificial Neural Network
المؤلفون المشاركون
Ning, Guobao
Yu, B.
Wang, Lu
Wu, Qingdong
Yan, Bo
Zhang, Chao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Displacement prediction of tunnel surrounding rock plays an important role in safety monitoring and quality control tunnel construction.
In this paper, two methodologies, support vector machines (SVM) and artificial neural network (ANN), are introduced to predict tunnel surrounding rock displacement.
Then the two modes are texted with the data of Fangtianchong tunnel, respectively.
The comparative results show that solutions gained by SVM seem to be more robust with a smaller standard error compared to ANN.
Generally, the comparison between artificial neural network (ANN) and SVM shows that SVM has a higher accuracy prediction than ANN.
Results also show that SVM seems to be a powerful tool for tunnel surrounding rock displacement prediction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Qingdong& Yan, Bo& Zhang, Chao& Wang, Lu& Ning, Guobao& Yu, B.. 2014. Displacement Prediction of Tunnel Surrounding Rock : A Comparison of Support Vector Machine and Artificial Neural Network. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-465025
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Qingdong…[et al.]. Displacement Prediction of Tunnel Surrounding Rock : A Comparison of Support Vector Machine and Artificial Neural Network. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-465025
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Qingdong& Yan, Bo& Zhang, Chao& Wang, Lu& Ning, Guobao& Yu, B.. Displacement Prediction of Tunnel Surrounding Rock : A Comparison of Support Vector Machine and Artificial Neural Network. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-465025
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-465025
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