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基于AI算法的隧道衬砌冷缝检测分类研究
1
作者
冯源
邓立
+5 位作者
路景海
邓愿涛
孙武鹏
温先划
朱洪谷
吴佳晔
《铁道建筑》
北大核心
2025年第1期99-103,共5页
针对隧道衬砌冷缝,基于冲击弹性波面波的检测技术得到了较为广泛的应用,但其解析难度大,效率低。本文提出一种基于响应函数、核主成分分析法和核极限学习机的人工智能冷缝检测分类模型,实现了数据的自动分析及冷缝分类判别。进而通过对...
针对隧道衬砌冷缝,基于冲击弹性波面波的检测技术得到了较为广泛的应用,但其解析难度大,效率低。本文提出一种基于响应函数、核主成分分析法和核极限学习机的人工智能冷缝检测分类模型,实现了数据的自动分析及冷缝分类判别。进而通过对极限学习机关键参数优化方法的选取和改进,提升了模型的预测精度和泛化能力。实际验证结果表明,本文给出的方法具有较高的预测精度,且对冷缝有较低的漏检率,能够有效提升面波法检测衬砌冷缝的解析效率和精度。
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关键词
隧道衬砌
冷缝
检测
海鸥优化算法
核极限学习机
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职称材料
题名
基于AI算法的隧道衬砌冷缝检测分类研究
1
作者
冯源
邓立
路景海
邓愿涛
孙武鹏
温先划
朱洪谷
吴佳晔
机构
四川升拓检测技术股份有限公司
中铁四局集团有限公司
云桂铁路广西有限责任公司
中国铁路上海局集团有限公司
中国铁路南宁局集团有限公司
西南石油大学
出处
《铁道建筑》
北大核心
2025年第1期99-103,共5页
文摘
针对隧道衬砌冷缝,基于冲击弹性波面波的检测技术得到了较为广泛的应用,但其解析难度大,效率低。本文提出一种基于响应函数、核主成分分析法和核极限学习机的人工智能冷缝检测分类模型,实现了数据的自动分析及冷缝分类判别。进而通过对极限学习机关键参数优化方法的选取和改进,提升了模型的预测精度和泛化能力。实际验证结果表明,本文给出的方法具有较高的预测精度,且对冷缝有较低的漏检率,能够有效提升面波法检测衬砌冷缝的解析效率和精度。
关键词
隧道衬砌
冷缝
检测
海鸥优化算法
核极限学习机
Keywords
tunnel lining
cold joint
detection
seagull optimization algorithm
kernel extreme learning machine
分类号
U456 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于AI算法的隧道衬砌冷缝检测分类研究
冯源
邓立
路景海
邓愿涛
孙武鹏
温先划
朱洪谷
吴佳晔
《铁道建筑》
北大核心
2025
0
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