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基于融合时空注意力机制的掌子面前方围岩1D-CNN预测
1
作者
姜炜
宋仁杰
+2 位作者
伍毅敏
傅鹤林
黄乐
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2025年第10期1906-1918,共13页
为解决基于图像的掌子面前方围岩预测易受环境干扰的问题,提出一种以纵向位移曲线(LDP)(可反映围岩自身的强度属性)为输入的轻量化预测思路。首先通过数值模拟对3类围岩(GSI=15、30、50)在9种组合形式下的LDP曲线演化规律进行分析及总结...
为解决基于图像的掌子面前方围岩预测易受环境干扰的问题,提出一种以纵向位移曲线(LDP)(可反映围岩自身的强度属性)为输入的轻量化预测思路。首先通过数值模拟对3类围岩(GSI=15、30、50)在9种组合形式下的LDP曲线演化规律进行分析及总结,再基于融合时空注意力机制的一维卷积神经网络(1D-CNN)构建掌子面前方围岩预测模型。研究结果表明:1)均匀地层方案总体上变形量先增大再减小;GSI为15时,整体变形量较大;含地层分界面的方案在地层分界面之前变形量先增大再减小,在地层分界面之后的变形量与地层分界面之后的岩性参数相关。2)融合时空注意力机制的一维卷积神经网络模型以LDP纵向变形曲线数据进行输入,根据LDP纵向变形曲线的特征对地层进行分类,其预测准确率为0.88。3)将所提出的模型与不同变体模型进行对比分析,结果显示融合时空注意力机制的1D-CNN在参数量较低的情况下取得了最高的准确率。
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关键词
隧道
掌子面前方围岩
数值模拟
纵向变形曲线
预测模型
时空注意力机制
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于融合时空注意力机制的掌子面前方围岩1D-CNN预测
1
作者
姜炜
宋仁杰
伍毅敏
傅鹤林
黄乐
机构
湖北交投利咸高速公路有限公司
中南大学土木工程学院
湖北
省交通规划设计院股份
有限公司
出处
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2025年第10期1906-1918,共13页
基金
湖北交通投资集团有限公司科技项目(LX-GJ-XBCG-LXKC-2407-0001)
湖北省交通运输厅科技项目(2020-186-2-6)
国家重点研发计划(2022YFB2603301)。
文摘
为解决基于图像的掌子面前方围岩预测易受环境干扰的问题,提出一种以纵向位移曲线(LDP)(可反映围岩自身的强度属性)为输入的轻量化预测思路。首先通过数值模拟对3类围岩(GSI=15、30、50)在9种组合形式下的LDP曲线演化规律进行分析及总结,再基于融合时空注意力机制的一维卷积神经网络(1D-CNN)构建掌子面前方围岩预测模型。研究结果表明:1)均匀地层方案总体上变形量先增大再减小;GSI为15时,整体变形量较大;含地层分界面的方案在地层分界面之前变形量先增大再减小,在地层分界面之后的变形量与地层分界面之后的岩性参数相关。2)融合时空注意力机制的一维卷积神经网络模型以LDP纵向变形曲线数据进行输入,根据LDP纵向变形曲线的特征对地层进行分类,其预测准确率为0.88。3)将所提出的模型与不同变体模型进行对比分析,结果显示融合时空注意力机制的1D-CNN在参数量较低的情况下取得了最高的准确率。
关键词
隧道
掌子面前方围岩
数值模拟
纵向变形曲线
预测模型
时空注意力机制
卷积神经网络
Keywords
tunnel
rock mass ahead of tunnel face
numerical simulation
longitudinal displacement profile
prediction model
spatiotemporal attention mechanism
convolutional neural network
分类号
U45 [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
操作
1
基于融合时空注意力机制的掌子面前方围岩1D-CNN预测
姜炜
宋仁杰
伍毅敏
傅鹤林
黄乐
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2025
0
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