Semi-supervised method for tunnel blasting quality prediction using measurement while drilling data

Predicting blasting quality during tunnel construction holds practical significance. In this study, a new semi-supervised learning method using convolutional variational autoencoder (CVAE) and deep neural network (DNN) is proposed for the prediction of blasting quality grades. Tunnel blasting qualit...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering Ročník 17; číslo 5; s. 2633 - 2649
Hlavní autoři:	Jin, Hengxiang, Fang, Qian, Wang, Jun, Chen, Jiayao, Wang, Gan, Zheng, Guoli
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.05.2025 Elsevier
Témata:	Measurement while drilling (MWD) Over/under excavation Semi-supervised learning Tunnel blasting quality Over/under excavation Measurement while drilling (MWD) Semi-supervised learning Tunnel blasting quality
ISSN:	1674-7755
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!