Fachinformationsdienst BAUdigital

Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik

    Hybrid deep learning approach for rock tunnel deformation prediction based on spatio-temporal patterns

    Neue Suche nach: Sun, Junfeng
    Neue Suche nach: Fang, Yong
    Neue Suche nach: Luo, Hu
    Neue Suche nach: Yao, Zhigang
    Neue Suche nach: Xiang, Long
    Neue Suche nach: Wang, Jianfeng
    Neue Suche nach: Wang, Yubo
    Neue Suche nach: Jiang, Yifan

    Zugriff

    Download

    Zugriff

    Download

    Seitennavigation

    Dokumentinformationen
    Ähnliche Titel

    Exportieren, teilen und zitieren

    Hybrid deep learning approach for rock tunnel deformation prediction based on spatio-temporal patterns

    Neue Suche nach: Sun, Junfeng
    Neue Suche nach: Fang, Yong
    Neue Suche nach: Luo, Hu
    Neue Suche nach: Yao, Zhigang
    Neue Suche nach: Xiang, Long
    Neue Suche nach: Wang, Jianfeng
    Neue Suche nach: Wang, Yubo
    Neue Suche nach: Jiang, Yifan

    Zugriff

    Download

    Hybrid deep learning approach for rock tunnel deformation prediction based on spatio-temporal patterns

    Neue Suche nach: Sun, Junfeng
    Neue Suche nach: Fang, Yong
    Neue Suche nach: Luo, Hu
    Neue Suche nach: Yao, Zhigang
    Neue Suche nach: Xiang, Long
    Neue Suche nach: Wang, Jianfeng
    Neue Suche nach: Wang, Yubo
    Neue Suche nach: Jiang, Yifan

    Zugriff

    Download

    Zugriff

    Download

    Seitennavigation

    Dokumentinformationen
    Ähnliche Titel

    Exportieren, teilen und zitieren

    Dokumentinformationen
    Titel:

    Hybrid deep learning approach for rock tunnel deformation prediction based on spatio-temporal patterns

    Weitere Titelangaben:

    Underground Space

    Beteiligte:

    Sun, Junfeng (Autor:in) / Fang, Yong (Autor:in) / Luo, Hu (Autor:in) / Yao, Zhigang (Autor:in) / Xiang, Long (Autor:in) / Wang, Jianfeng (Autor:in) / Wang, Yubo (Autor:in) / Jiang, Yifan (Autor:in)

    Erschienen in:

    Underground Space ; 20 ; 100-118

    Erscheinungsdatum:

    01.02.2025

    ISSN:

    2467-9674

    DOI:

    https://doi.org/10.1016/j.undsp.2024.04.008

    Medientyp:

    Aufsatz (Zeitschrift)

    Format:

    Elektronische Ressource

    Sprache:

    Englisch

    Lizenzbestimmungen:

    http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

    Ähnliche Titel

    Hybrid deep learning approach for rock tunnel deformation prediction based on spatio-temporal patterns

    Junfeng Sun / Yong Fang / Hu Luo et al. | DOAJ | 2025

    Freier Zugriff

    Microclimate spatio-temporal prediction using deep learning and land use data

    Han, Jintong / Chong, Adrian / Lim, Joie et al. | Elsevier | 2024

    Spatio-temporal prediction of deep excavation-induced ground settlement: A hybrid graphical network approach considering causality

    Zhou, Xiaojing / Pan, Yue / Qin, Jianjun et al. | Elsevier | 2024

    Spatio-temporal Prediction of Air Quality using Distance Based Interpolation and Deep Learning Techniques

    K. Samal / Korra Babu / Santos Das | DOAJ | 2021

    Freier Zugriff

    Spatio-temporal feature fusion for real-time prediction of TBM operating parameters: A deep learning approach

    Fu, Xianlei / Zhang, Limao | Elsevier | 2021

    Nach oben