Forecasting Tunnel-Induced Ground Settlement: A Hybrid Deep Learning Approach and Traditional Statistical Techniques With Sensor Data

Accurately forecasting tunnel-induced ground settlement is crucial for mitigating risks to urban infrastructure and ensuring the safety of tunnelling operations. This study introduces advanced predictive frameworks that incorporate enhancements to both deep learning (DL) models and statistical techn...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Syed Mujtaba Hussaine, Linlong Mu, Yimin Lu, Syed Sajid Hussain
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	IEEE 2025-01-01
Loạt:	IEEE Access
Những chủ đề:	Time-series forecasting ground settlement sensor data hybrid deep learning models ARIMA/SARIMA convolution mechanisms
Truy cập trực tuyến:	https://ieeexplore.ieee.org/document/10949176/
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!