論文の概要: Transformer-Based Deep Learning Model for Bored Pile Load-Deformation Prediction in Bangkok Subsoil

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03041v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 15:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 17:16:24.513245
• Title: Transformer-Based Deep Learning Model for Bored Pile Load-Deformation Prediction in Bangkok Subsoil
• Title（参考訳）: 変圧器型深層学習モデルによるバンコク地下地盤のボーリングパイル荷重変形予測
• Authors: Sompote Youwai and Chissanupong Thongnoo
• Abstract要約: モデルは、土壌プロファイルと杭の特徴をトークン化入力として符号化し、負荷変形曲線を出力として生成する。 このモデルは、負荷変形曲線予測に十分な精度と一般化能力を示し、平均絶対誤差はテストデータに対して5.72%である。
• 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 presents a novel deep learning model based on the transformer architecture to predict the load-deformation behavior of large bored piles in Bangkok subsoil. The model encodes the soil profile and pile features as tokenization input, and generates the load-deformation curve as output. The model also incorporates the previous sequential data of load-deformation curve into the decoder to improve the prediction accuracy. The model also incorporates the previous sequential data of load-deformation curve into the decoder. The model shows a satisfactory accuracy and generalization ability for the load-deformation curve prediction, with a mean absolute error of 5.72% for the test data. The model could also be used for parametric analysis and design optimization of piles under different soil and pile conditions, pile cross section, pile length and type of pile.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バンコク低地における大規模ボーリングパイルの荷重-変形挙動を予測するためのトランスフォーマーアーキテクチャに基づく新しい深層学習モデルを提案する。 モデルは、土壌プロファイルと杭の特徴をトークン化入力として符号化し、負荷変形曲線を出力として生成する。 このモデルはまた、前回のロード変形曲線のシーケンシャルデータをデコーダに組み込んで予測精度を向上させる。 このモデルは、ロード・デフォーメーション曲線の以前のシーケンシャルなデータをデコーダに組み込む。 このモデルでは負荷変形曲線予測の精度と一般化が良好であり、テストデータの平均絶対誤差は5.72%である。 モデルはまた, 異なる土壌, 杭条件, 杭断面, 杭長さ, タイプの杭のパラメトリック解析および設計最適化にも利用できる。

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