Q1 2025

Research on Hybrid CNN-LSTM Model Based on Drilling Parameters for Real-Time Refined Intelligent Classification and Visualization of Tunnel Face Rock Mass

Xi Xiao · Zhiqiang Yan · Rubing Yao · Ruijie Zhao · Jie Lu · Shaoshuai Shi
10.1007/s13369-025-11006-y 388 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
388
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Xi, X., Zhiqiang, Y., Rubing, Y., Ruijie, Z., Jie, L., Shaoshuai, S. (2025). Research on Hybrid CNN-LSTM Model Based on Drilling Parameters for Real-Time Refined Intelligent Classification and Visualization of Tunnel Face Rock Mass. Arabian Journal for Science and Engineering. https://doi.org/10.1007/s13369-025-11006-y
أبحاث ذات صلة
UAV Path Planning and Trajectory Optimization: A Comprehensive Survey
Tarek Sheltami; Gamil Ahmed; Mustafa Ghaleb; Ashraf Mahmoud · 2025
14
استشهاد
397
Damage Assessment of Structures Following the February 6, 2023 Kahramanmaraş Earthquakes: A Dataset-…
Kurtulus Atasever; Hasan Huseyin Aydogdu; Furkan Narlitepe; Caglar Goksu; Ugur D · 2025
6
استشهاد
398
Generative Adversarial Networks for Intrusion Detection Systems: A Comprehensive Survey of Applicati…
Mohammad Alauthman; Nauman Aslam; Ahmad Al-Qerem; Amjad Aldweesh; Pradorn Sureep · 2026
6
استشهاد
397
5
استشهاد
395
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 2193-567X
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Engineering & Technology
الناشر Springer / King Fahd University of
الدولة 🇸🇦 Saudi Arabia
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2025
اللغة English
أُضيف في 13 Jul 2026