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English(EN) Field Validation of a Multi-Resolution ConvLSTM Framework for Retaining Wall Deformation Prediction

ConvLSTM框架准确预测挡土墙变形

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发并验证了一个ConvLSTM框架，用于预测分阶段开挖过程中的挡土墙变形。该框架在经过高斯噪声增强的模拟数据上进行训练，通过堆叠集成整合了多个时间分辨率。来自韩国11个开挖现场34个测斜仪的现场数据显示了该框架的有效性，在预测开挖深度达5.0米时的变形方面，平均绝对误差为1.4毫米，决定系数为0.93。 AI

影响 该框架为岩土工程提供了一种新颖的方法，通过准确预测结构变形，有可能提高建筑项目的安全性和效率。

排序理由 详细介绍新框架及其现场验证的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jihoon Kim, Heejung Youn ·

    用于保留墙变形预测的多分辨率ConvLSTM框架的现场验证

    arXiv:2606.05556v1 Announce Type: new Abstract: This study presents a comprehensive field validation of a multi-resolution Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM) framework for predicting retaining wall deformation during staged excavation. The framework is trained on Gau…

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