論文の概要: Transformer Based Model for Predicting Rapid Impact Compaction Outcomes:
A Case Study of Utapao International Airport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17959v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 10:56:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 19:24:41.314756
- Title: Transformer Based Model for Predicting Rapid Impact Compaction Outcomes:
A Case Study of Utapao International Airport
- Title（参考訳）: 急速衝突圧縮結果予測のための変圧器モデル--ウタパオ国際空港を事例として
- Authors: Sompote Youwai and Sirasak Detcheewa
- Abstract要約: 本稿では,Rapid Impact Compaction (RIC) により改良された地盤の工学的特性を予測するための新しい深層学習手法を提案する。
RICは、ドロップハンマーを使って土壌をコンパクト化し、層を埋める地上改良技術である。
提案手法では,入力特徴間の複雑な非線形関係を解析するために,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel deep learning approach to predict the
engineering properties of the ground improved by Rapid Impact Compaction (RIC),
which is a ground improvement technique that uses a drop hammer to compact the
soil and fill layers. The proposed approach uses transformer-based neural
networks to capture the complex nonlinear relationships between the input
features, such as the hammer energy, drop height, and number of blows, and the
output variables, such as the cone resistance. The approach is applied to a
real-world dataset from a trial test section for the new apron construction of
the Utapao International Airport in Thailand. The results show that the
proposed approach outperforms the existing methods in terms of prediction
accuracy and efficiency and provides interpretable attention maps that reveal
the importance of different features for RIC prediction. The paper also
discusses the limitations and future directions of applying deep learning
methods to RIC prediction.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 落下ハンマーを用いて地盤を圧縮し, 充填層を充填する地盤改良技術であるrapid impact compaction (ric) により, 地盤の工学的特性を推定する新しい深層学習手法を提案する。
提案手法では, 入力特性, ハンマーエネルギー, 落下高さ, 打撃数, コーン抵抗などの出力変数の間の複雑な非線形関係を解析するために, トランスフォーマーベースニューラルネットワークを用いる。
このアプローチは、タイのユタパオ国際空港の新しいエプロン建設のための試行テストセクションから現実のデータセットに適用される。
その結果,提案手法は予測精度と効率において既存手法よりも優れており,RIC予測における特徴の重要性を明らかにするための解釈可能な注意マップを提供する。
深層学習手法をRCC予測に適用する際の限界と今後の方向性についても論じる。
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