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基于卷积神经网络-长短期记忆的施工期盾构管片上浮过程预测模型

苏恩杰 叶飞 何乔 任超 李思翰 张宏权

同济大学学报(自然科学版)2023,Vol.51Issue(9):1352-1361,10.
同济大学学报(自然科学版)2023,Vol.51Issue(9):1352-1361,10.DOI:10.11908/j.issn.0253-374x.23218

基于卷积神经网络-长短期记忆的施工期盾构管片上浮过程预测模型

Prediction Model of Shield Segment Floating Process During Construction Based on Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory

苏恩杰 1叶飞 1何乔 2任超 1李思翰 1张宏权3

作者信息

  • 1. 长安大学 公路学院,陕西 西安 710064
  • 2. 贝尔福-蒙贝利亚技术大学 信息学院,贝尔福 90000
  • 3. 中铁十二局集团第一工程有限公司,陕西 西安 710038
  • 折叠

摘要

关键词

盾构隧道/管片上浮/上浮过程/智能预测/自动监测

Key words

shield tunnel/segment uplift/floating process/intelligent prediction/automatic monitoring

分类

交通工程

引用本文复制引用

苏恩杰,叶飞,何乔,任超,李思翰,张宏权..基于卷积神经网络-长短期记忆的施工期盾构管片上浮过程预测模型[J].同济大学学报(自然科学版),2023,51(9):1352-1361,10.

基金项目

国家自然科学基金(51678062,51878060),中铁十二局科研开发项目 (51678062,51878060)

同济大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

0253-374X

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