Quality monitoring in vibro ground improvement: A hybrid machine learning approach

Anika Terbuch; Alexander Zöhrer; Vincent Winter; Paul O'Leary; Negin Khalilimotlaghkasmaei; Gernot Steiner

doi:10.1002/geot.202200028

Quality monitoring in vibro ground improvement: A hybrid machine learning approach

Anika Terbuch
, Alexander Zöhrer
, Vincent Winter
, Paul O'Leary
, Negin Khalilimotlaghkasmaei
, Gernot Steiner

Lehrstuhl für Automation und Messtechnik (530)

Keller Grundbau GmbH

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › Begutachtung

1 Zitat (Scopus)

Originalsprache	Englisch
Seiten (von - bis)	658-664
Seitenumfang	7
Fachzeitschrift	Geomechanics and tunnelling
Jahrgang	15.2022
Ausgabenummer	5
DOIs	https://doi.org/10.1002/geot.202200028 https://doi.org/10.1002/geot.202200028
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 4 Okt. 2022

Bibliographische Notiz

Publisher Copyright:
© 2022, Ernst und Sohn. All rights reserved.

Zugriff auf Dokument

10.1002/geot.202200028Lizenz: nicht spezifiziert
10.1002/geot.202200028

Andere Dateien und Links

Verknüpfung zur Publikation in Scopus

71. Geomechanik Kolloquium 2022
Terbuch, A. (Gastredner/-in)
14 Okt. 2022
Aktivität: Teilnahme an oder Organisation einer Veranstaltung › Konferenzteilnahme

Dieses zitieren

@article{6b2861f03ba34c9e8113c76e3fe3277e,

title = "Quality monitoring in vibro ground improvement: A hybrid machine learning approach",

keywords = "Artificial Ingelligence in Geotechnical Engineering, General, hybrid learning, KPI analysis, outlier detection, quality monitoring, time-series, vibro ground improvement",

author = "Anika Terbuch and Alexander Z{\"o}hrer and Vincent Winter and Paul O'Leary and Negin Khalilimotlaghkasmaei and Gernot Steiner",

year = "2022",

month = oct,

day = "4",

doi = "10.1002/geot.202200028",

language = "English",

volume = "15.2022",

pages = "658--664",

journal = "Geomechanics and tunnelling",

issn = "1865-7362",

publisher = "Ernst \& Sohn",

number = "5",

}

TY - JOUR

T1 - Quality monitoring in vibro ground improvement

T2 - A hybrid machine learning approach

AU - Terbuch, Anika

AU - Zöhrer, Alexander

AU - Winter, Vincent

AU - O'Leary, Paul

AU - Khalilimotlaghkasmaei, Negin

AU - Steiner, Gernot

PY - 2022/10/4

Y1 - 2022/10/4

KW - Artificial Ingelligence in Geotechnical Engineering

KW - General

KW - hybrid learning

KW - KPI analysis

KW - outlier detection

KW - quality monitoring

KW - time-series

KW - vibro ground improvement

UR - https://www.scopus.com/pages/publications/85139267708

U2 - 10.1002/geot.202200028

DO - 10.1002/geot.202200028

M3 - Article

AN - SCOPUS:85139267708

SN - 1865-7362

VL - 15.2022

SP - 658

EP - 664

JO - Geomechanics and tunnelling

JF - Geomechanics and tunnelling

IS - 5

ER -

Quality monitoring in vibro ground improvement: A hybrid machine learning approach

Bibliographische Notiz

Zugriff auf Dokument

Andere Dateien und Links

Aktivitäten

71. Geomechanik Kolloquium 2022

Dieses zitieren