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학술저널
저자정보
Ni, Li-Feng (College of Civil Engineering, Southeast University) Li, Ai-Qun (College of Civil Engineering, Southeast University) Liu, Fu-Yi (First Institute of Shenzhen General Institute of Design and Research) Yin, Honore (ENPC-LAMI) Wu, J.R. (Department of Building and Construction, City University of Hong Kong)
저널정보
테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제16권 제6호
발행연도
2003.1
수록면
643 - 654 (12page)

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Two real-time modeling prediction (RMP) schemes are presented in this paper for analyzing the behavior of deep excavations during construction. The first RMP scheme is developed from the traditional AR(p) model. The second is based on the simplified Elman-style recurrent neural networks. An on-line learning algorithm is introduced to describe the dynamic behavior of deep excavations. As a case study, in-situ measurements of an excavation were recorded and the measured data were used to verify the reliability of the two schemes. They proved to be both effective and convenient for predicting the behavior of deep excavations during construction. It is shown through the case study that the RMP scheme based on the neural network is more accurate than that based on the traditional AR(p) model.
#neural network #excavation #real-time modeling prediction #construction

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