基于 Transformer 的深度学习模型用于曼谷地基钻孔桩荷载-变形预测
机器学习
2024-04-02 v2 计算工程、金融与科学
摘要
本文提出了一种基于 Transformer 架构的新型深度学习模型，用于预测曼谷地基中大型钻孔桩的荷载-变形行为。该模型将土壤剖面和桩特征编码为标记化输入，并生成荷载-变形曲线作为输出。模型还将先前的荷载-变形曲线序列数据整合到解码器中，以提高预测精度。该模型对荷载-变形曲线预测显示出令人满意的准确性和泛化能力，测试数据的平均绝对误差为 5.72%。该模型还可用于不同土壤和桩条件、桩截面、桩长和桩型下的参数分析和设计优化。
引用
@article{arxiv.2312.03041,
title = {Transformer-Based Deep Learning Model for Bored Pile Load-Deformation Prediction in Bangkok Subsoil},
author = {Sompote Youwai and Chissanupong Thongnoo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03041},
year = {2024}
}