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Study on Q-value prediction ahead of tunnel excavation face using recurrent neural network

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Academic year: 2021

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Fig. 2. Basic concept of (a) LSTM and (b) GRU (Zhao et al., 2019)
Fig. 3. Input data set for training and training process
Fig. 4. Q-value from tunnel (black line) and RNN (colored lines) (training: 1,200 times)
Fig. 6. Q-value from tunnel (black line) and RNN (colored lines) (training: 800 times)
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