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A novel data-driven bridge monitoring data prediction framework using improved intelligent optimization-assisted deep learning

Autor(en): ORCID (School of Civil Engineering and Architecture, East China Jiao Tong University, Nanchang, People’s Republic of China)
(School of Civil Engineering and Architecture, East China Jiao Tong University, Nanchang, People’s Republic of China)
(Key Laboratory of Concrete and Prestressed Concrete Structure of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, People’s Republic of China)
ORCID (School of Civil Engineering and Architecture, East China Jiao Tong University, Nanchang, People’s Republic of China)
ORCID (Key Laboratory of Concrete and Prestressed Concrete Structure of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, People’s Republic of China)
(School of Civil Engineering and Architecture, East China Jiao Tong University, Nanchang, People’s Republic of China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241305598
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1177/14759217241305598.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10812111
  • Veröffentlicht am:
    17.01.2025
  • Geändert am:
    17.01.2025
 
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