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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 11 - 23 (13page)
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본 본문에서는 도심지 지하굴착 및 터널현장의 예비설계 및 지반침하를 예측이 가능한 인공신경망 개발에 대한 내용을 다루었다. 인공신경망의 개발을 위해 먼저 다양한 도심지 터널 및 지하굴착 현장 계측자료를 수집하여 데이터베이스를 구축하고 이를 인공신경망 학습에 필용한 학습데이터를 구축하는데 활용하였다. 개발된 인공신경망은 학습에 활용되지 않은 검증 데이터 세트를 및 현장계측자료를 활용하여 결정계수(R²), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error; RMSE), 절대평균오차(Mean Absolute Error; MAE) 등 통계적 파라메타를 근거로 하여 신뢰도를 검증하였다. 개발된 인공신경망은 도심지 굴착현장의 예비 설계 및 이에 따른 주변침하를 예측하는데 효율적으로 활용될 수 있는 것으로 평가되었다.
목차
ABSTRACT
요지
1. 서론
2. 지반침하 예측 인공신경망 개발을 위한 데이터 베이스 구축
3. 통합 데이터베이스를 활용한 지반침하 예측 인공신경망 개발
4. 현장 설계 데이터 학습을 통한 지하굴착 및 터널설계 인공신경망 개발
5. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Kim, C. Y. / 2001 / Neural network based prediction of ground surface settlements due to tunnelling / Computers and Geotechnics 29(6-7):517~547
MIDAS / 2010 / MIDAS GEOXD user’s manual / MIDAS Information Technology Co
Shi, J. / 1998 / Modular neural networks for predicting settlements during tunneling / Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering 124(5):389~395
Wang, Z. W. / 2000 / Models of predicting surface settlements due to soil ground tunnelling / Proc. of North American Tunnelling :645~652
Xu, Z. H. / 2007 / Deformation behavior of deep excavations supported by permanent structures in shanghai soft deposit
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Wang, Z. W. / 2000 / Models of predicting surface settlements due to soil ground tunnelling / Proc. of North American Tunnelling :645~652
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