Interpretable CEEMDAN-SMA-LSSVM hybrid model for predicting shield tunnel-induced settlement

Accurate and interpretable prediction of shield tunnel-induced settlement poses a significant challenge due to the complex interplay of various influencing factors. This paper proposes a novel interpretable hybrid model that combines complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering Ročník 17; číslo 10; s. 6179 - 6194
Hlavní autoři:	Meng, Shaoqiang, Shi, Zhenming, Gutierrez, Marte
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.10.2025
Témata:	Geotechnical engineering Machine learning Shapley additive explanations (SHAP) Swarm intelligence optimization algorithm Geotechnical engineering Swarm intelligence optimization algorithm Shapley additive explanations (SHAP) Machine learning
ISSN:	1674-7755
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!