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Erschienen in:

2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

A WGAN Approach to Synthetic TBM Data Generation

verfasst von : Paul J. Unterlass, Georg H. Erharter, Alla Sapronova, Thomas Marcher

Erschienen in: Trends on Construction in the Digital Era

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel befasst sich mit der Anwendung eines Wasserstein-GAN-Ansatzes (WGAN) zur Generierung synthetischer TBM-Betriebsdaten und adressiert die Beschränkungen realer Datensätze im geotechnischen Engineering. Indem sie eine WGAN an realen Daten einer großen europäischen Tunnelbaustelle ausbilden, demonstrieren die Autoren die Erzeugung synthetischer Daten, die die Muster der ursprünglichen Daten nachahmen und gleichzeitig für ausreichende Unterschiede sorgen, um Vertraulichkeitsprobleme zu vermeiden. Die Studie wertet die generierten Daten durch Visualisierungstechniken und ein GRU-Regressor-Modell aus und zeigt, dass die synthetischen Daten effektiv in maschinellen Lernaufgaben eingesetzt werden können. Diese Arbeit unterstreicht das Potenzial von WGANs, Datenknappheit und Datenschutzbeschränkungen in geotechnischen Anwendungen zu überwinden und den Weg für eine umfassendere Nutzung des maschinellen Lernens in diesem Bereich zu ebnen.
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Literatur
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Metadaten
Titel
A WGAN Approach to Synthetic TBM Data Generation
verfasst von
Paul J. Unterlass
Georg H. Erharter
Alla Sapronova
Thomas Marcher
Copyright-Jahr
2023
Buch
Trends on Construction in the Digital Era

Print ISBN: 978-3-031-20240-7

Electronic ISBN: 978-3-031-20241-4

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-20241-4_1