Prediction of shield tunneling attitude: a hybrid deep learning approach considering feature temporal attention
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Le résumé fourni par la source
Abstract Accurate prediction of shield attitude deviation is essential to ensure safe and efficient shield tunneling. However, previous studies have predominantly emphasized temporal correlation, which has limitations in engineering guidance and prediction accuracy. This research proposes a hybrid deep learning approach considering feature temporal attention (FTA-N-GRU) for shield attitude prediction. To elucidate the contributions of each parameter, the Integrated Gradients algorithm is leveraged for parameter sensitivity analysis. The results from the Bangladesh Karnaphuli River Tunnel Project indicate that: the proposed model outperforms other models in prediction accuracy. The integration of feature attention can adaptively allocate attention weights to input parameters, facilitating inexperienced operators in discerning crucial parameter variations and decision-making. By incorporating temporal attention, the model effectively explores the connection among different output time steps, improving overall prediction accuracy and reliability. Consequently, operators are empowered with timely information to proactively adjust operations before deviations occur, underscoring the significance of this approach in promoting safe and efficient shield tunneling practices.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Prediction of shield tunneling attitude: a hybrid deep learning approach considering feature temporal attention
- Date Crossref
- 29/05/2024
- Éditeur
- IOP Publishing
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Hubei University of Technology Hubei Key Laboratory for High-efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage System pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hubei University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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CCCC Wuhan Harbour Engineering Design and Research (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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School of Electrical and Electronic Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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CCCC Second Harbour Engineering Company Ltd pays non établi dans la noticeEntreprise
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CCCC Second Harbour Engineering Co Ltd Technology Center pays non établi dans la noticeEntreprise
Hubei Key Laboratory for High-efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage System — Hubei University of Technology, Hubei University et CCCC Wuhan Harbour Engineering Design and Research (China), avec 3 autres affiliations.
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