A STUDY ON THE MAXIMUM DISPLACEMENT ESTIMATION MODEL OF NEURAL NETWORK FOR TUNNEL CONSTRUCTION WITH NATM

DOI Web Site Web Site 13 References
  • Nakata Masahiro
    社団法人 土木学会 日本道路公団 試験研究所トンネル研究室
  • Araki Yoshinori
    社団法人 土木学会 中電技術コンサルタント (株) 水工部 元山口大学
  • Suzuki Shoji
    社団法人 土木学会 (株) 大本組 技術本部技術開発部
  • Ookido Takaya
    社団法人 土木学会 山口大学 工学部社会建設工学科
  • Furukawa Kohei
    社団法人 土木学会 山口大学 工学部社会建設工学科
  • Nakagawa Koji
    社団法人 土木学会 山口大学 工学部社会建設工学科

Bibliographic Information

Other Title
  • ニューラルネットワークを用いたNATM施工時の最終変位量の予測に関する研究
  • ニューラル ネットワーク オ モチイタ NATM セコウジ ノ サイシュウ ヘ

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Abstract

The convergence and the crown settlement are basically measured and the tunnel face is basically observed in tunneling with NATM. It is very important to estimate the maximum ground deformation under tunnel construction to avoid hazards. We present the maximum displacement estimation model by using the neural network which is superior to pattern recognition. And we compare the result with the ordinary typical estimation method. The network model used in this study is shown to be a very valuable one.

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