References[1] C.Y. Kim, G.J. Bae, S

References
[1] C.Y. Kim, G.J. Bae, S.W. Hong, C.H. Park, H.K. Moon, H.S. Shin, Neural network
based prediction of ground surface settlements due to tunnelling, Computers
and Geotechnics 28 (6–7) (2001) 517–547.
[2] E.J. Cording, W.H. Hansmire, Displacement around soft ground tunnels, General
Report: Session IV, Tunnels in soil, Proceedings of 5th Pan American Conference
on Soil Mechanics and Foundation Engineering, 1975.
[3] I. Ahmad, S. Azhar, P. Lukauskis, Development of a decision support system using
data warehousing to assist builders/developers in site selection, Automation in
Construction 13 (4) (2004) 525–542.
[4] J.S. Shi, J. Ortigao, J.L. Bai, Modular neural networks for predicting settlements during
tunneling, Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering 124 (5)
(1998) 389–395.
[5] K. Corral, D. Schuff, R. Louis, The impact of alternative diagrams on the accuracy of
recall: a comparison of star–schema diagrams and entity–relationship diagrams,
Decision Support Systems 42 (1) (2006) 450–468.
[6] K.M. Neaupane, N.R. Adhikari, Prediction of tunneling-induced ground movement
with the multi-layer perceptron, Tunnelling and Underground Space Technology
2 (2006) 151–159.
[7] K.W. Chau, Y. Cao, M. Anson, J.P. Zhang, Application of data warehouse and Decision
Support System in construction management, Automation in Construction
12 (2) (2003) 213–224.
[8] M.P. O'Reilly, B.M. New, Settlements above tunnels in the United Kingdom, their
magnitude and prediction, in: Proc. Tunnelling '82, Inst of Mining & Metallurgy,
Brighton, 1982, pp. 173–181.
[9] N. Jorge, S.J. Wright, Numerical Optimization, second ed. Springer Verlag, Berlin,
Heidelberg, New York, 2006.
[10] O.J. Santos, T.B. Celestino, Artificial neural networks analysis of Sao Paulo subway
tunnel settlement data, Tunnelling and Underground Space Technology 23 (5)
(2008) 481–491.
[11] R.B. Peck, Deep excavations and tunnelling in soft ground, in: Proc.7th International
Conference on Soil Mechanics and Foundation Engineering, Mexico City,
1969, pp. 225–290.
[12] S. Suwansawat, Shield tunneling databasemanagement for groundmovement evaluation,
Tunnelling and Underground Space Technology 19 (4–5) (2004) 376–377.
[13] S. Suwansawat, H.H. Einstein, Artificial neural networks for predicting the maximum
surface settlement caused by EPB shield tunneling, Tunnelling and Underground
Space Technology 21 (2) (2006) 133–150.
[14] S. Suwansawat, H.H. Einstein, Describing settlement troughs over twin tunnels
using a superposition technique, Journal of Geotechnical and Geoenvironmental
Engineering 133 (4) (2007) 445–468.
[15] S. Tseng, C. Chou, T. Ho, C. Lin, T. Chen, A spatiotemporal database approach to the
management of utility work schedules in transportation projects, Automation in
Construction 20 (6) (2011) 729–739.
[16] S.W. Moon, J.S. Kim, K.N. Kwon, Effectiveness of OLAP-based cost data management
in construction cost estimate, Automation in Construction 16 (3) (2007) 336–344.
[17] S.Y. Chi, J.C. Chern, C.C. Lin, Optimized back-analysis for tunneling-induced
ground movement using equivalent ground loss model, Tunnelling and Underground
Space Technology 16 (3) (2001) 159–165.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การอ้างอิงคิม C.Y. [1] แบ้ G.J., Hong S.W., C.H. พาร์ค มูน H.K. มท. ชิน โครงข่ายประสาทตามการคาดเดาของจับคู่พื้นผิวดินเนื่องจาก tunnelling คอมพิวเตอร์และ Geotechnics 28 (6 – 7) (2001) 517-547[2] Cording E.J., W.H. Hansmire ย้ายสถานที่อุโมงค์ดินนุ่ม ทั่วไปรายงาน: เซสชัน IV บ้านดิน รายงานการประชุมอเมริกันแพน 5บนดินกลศาสตร์และวิศวกรรมฐานราก 1975[3] I. Ahmad, s ได้ฮัร P. Lukauskis พัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลคลังสินค้าเพื่อช่วยให้ผู้สร้าง/พัฒนาเว็บไซต์เลือก Automation ใน13 (4) ก่อสร้าง (2004) 525-542[4] เจเอส Shi, J. Ortigao, J.L. ไบ เครือข่ายประสาทโมดุลสำหรับการชำระเงินระหว่างการคาดการณ์ทันเนล สมุดรายวันของธรณีและวิศวกรรม 124 Geoenvironmental (5)(1998) 389-395[5] คุณพิชิต D. Schuff, R. Louis ผลกระทบของไดอะแกรมอื่นบนความถูกต้องของเรียกคืน: การเปรียบเทียบดาว – แผนไดอะแกรมและไดอะแกรมความสัมพันธ์เอนทิตีการตัดสินใจระบบสนับสนุน 42 (1) (2006) 450-468[6] เพียงกม. Neaupane, N.R. Adhikari ทำนายของทันเนลเกิดจากภาคพื้นดินเคลื่อนไหวมีแบบหลายชั้นเพอร์เซปตรอน Tunnelling และเทคโนโลยีอวกาศใต้ดิน2 (2006) 151-159[7] K.W. เชา Y. Cao, Anson ม. โฟร์เซ้นฟู้ดเตียว ของคลังสินค้าข้อมูลและตัดสินใจระบบสนับสนุนในการก่อสร้าง ระบบอัตโนมัติในการก่อสร้าง12 (2) (2003) 213-224[8] M.P. O'Reilly, B.M. ใหม่ การชำระเงินด้านบนอุโมงค์ในสหราชอาณาจักร ของพวกเขาขนาดและการทำนาย ใน: Proc. Tunnelling ' 82 การผันแปรของทำเหมืองแร่ และการ โลหะไบรตัน 1982 นำ 173-181Jorge ตอนเหนือ [9] S.J. ไรท์ ปรับตัวเลข ที่สองอุตสาหกรรมมหาบัณฑิต Springer Verlag เบอร์ลินไฮเดลเบิร์ก นิวยอร์ก 2006[10] O.J. ซานโตส T.B. Celestino เปาดินวิเคราะห์เครือข่ายประสาทเทียมข้อมูลการชำระเงินอุโมงค์ Tunnelling และพื้นที่ใต้ดินเทคโนโลยี 23 (5)(2008) 481-491[11] R.B. เป็ก ลึกทิศ และ tunnelling ในพื้นดินนุ่ม ใน: Proc.7th นานาชาติการประชุมวิชาการดินกลศาสตร์และวิศวกรรมฐานราก เม็กซิโกซิตี้1969 นำ 225 – 290[12] S. Suwansawat, databasemanagement groundmovement ประเมินผล การทันเนลโล่Tunnelling และรถไฟใต้ดินพื้นที่เทคโนโลยี 19 (4-5) (2004) 376-377[13] S. Suwansawat, H.H. ไอน์สไตน์ เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับคาดการณ์สูงสุดการชำระเงินที่ผิวเกิดจากโล่ EPB ทันเนล Tunnelling และใต้ดินพื้นที่เทคโนโลยี 21 (2) (2006) 133-150[14] S. Suwansawat, H.H. ไอน์สไตน์ Describing troughs ชำระผ่านอุโมงค์คู่การใช้เทคนิค superposition สมุดรายวันของธรณีและ Geoenvironmentalวิศวกรรม 133 (4) (2007) 445-468[15] S. หยานี C. โชว ต.โฮจิมินห์ C. หลิน เฉินต. วิธี spatiotemporal ฐานข้อมูลเพื่อการการจัดการกำหนดการทำงานสาธารณูปโภคในโครงการขนส่ง ระบบอัตโนมัติในก่อสร้าง 20 (6) (2011) 729-739[16] ดวงจันทร์ S.W. จัดการข้อมูลต้นทุนประสิทธิผลของ OLAP ใช้เจเอสคิม K.N. Kwonในการก่อสร้างต้นทุนประเมิน Automation ในก่อสร้าง 16 (3) (2007) 336-344[17] S.Y. ชี J.C. Chern, C.C. หลิน วิเคราะห์หลัง Optimized การทันเนลเกิดเคลื่อนย้ายดินโดยใช้แบบจำลองขาดทุนเทียบเท่าดิน Tunnelling และใต้ดินพื้นที่เทคโนโลยี 16 (3) (2001) 159-165

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อ้างอิง
[1] CY คิมจีเจแบ้, SW ฮ่องกง, CH สวนดวงจันทร์ HK, HS
ชินเครือข่ายประสาทการคาดการณ์ของการตั้งถิ่นฐานตามพื้นดินเกิดจากการขุดเจาะอุโมงค์, คอมพิวเตอร์และ Geotechnics ที่ 28 (6-7) (2001) 517-547 [2] EJ cording, WH Hansmire, แทนที่รอบอุโมงค์พื้นดินนุ่มทั่วไปรายงาน: เซสชัน IV อุโมงค์ในดินการดำเนินการของการประชุมครั้งที่ 5 แพนอเมริกันในปฐพีกลศาสตร์และวิศวกรรมมูลนิธิ1975 [3] I. อาหมัดเอสซาร์ พี Lukauskis, การพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้คลังข้อมูลที่จะช่วยให้ผู้สร้าง/ นักพัฒนาในการเลือกสถานที่ในการทำงานอัตโนมัติก่อสร้าง13 (4) (2004) 525-542. [4] JS ชิเจ Ortigao, JL ตากใบ เครือข่ายประสาทแบบเฉพาะสำหรับการคาดการณ์การตั้งถิ่นฐานในระหว่างการขุดเจาะอุโมงค์วารสารธรณีเทคนิคและวิศวกรรมปฐพีสิ่งแวดล้อม124 (5) (1998) 389-395. [5] เค Corral, D. Schuff อาร์หลุยส์, ผลกระทบของแผนภาพทางเลือกกับความถูกต้องของการเรียกคืน: เปรียบเทียบแผนภาพดาวคีมาและไดอะแกรมนิติบุคคลความสัมพันธ์, ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ 42 (1) (2006) 450-468. [6] KM Neaupane, NR Adhikari, ทำนายการเคลื่อนไหวของพื้นดินที่เกิดจากการขุดเจาะอุโมงค์ที่มีหลายชั้นตรอน, อุโมงค์ใต้ดินและเทคโนโลยีอวกาศ2 (2006) 151-159. [7] KW โจวเฉาวายเอ็มแอนสัน, เจพีจางประยุกต์ใช้คลังข้อมูลและการตัดสินใจระบบสนับสนุนในการจัดการการก่อสร้างระบบอัตโนมัติในการก่อสร้าง12 (2 ) (2003) 213-224. [8] MP รี่ BM ใหม่, การชำระหนี้ดังกล่าวข้างต้นอุโมงค์ในสหราชอาณาจักรของพวกเขาขนาดและการคาดการณ์ใน: พร อุโมงค์ 82 สถาบันเหมืองแร่และโลหะผสม, ไบรตัน, ปี 1982 ได้ pp. 173-181. [9] เอ็น Jorge, SJ ไรท์, การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลขเอ็ดสอง Springer Verlag, เบอร์ลิน, ไฮเดลเบิร์ก, นิวยอร์ก, ปี 2006 [10] OJ Santos วัณโรค Celestino เครือข่ายประสาทเทียมในการวิเคราะห์เซาเปาลูสถานีรถไฟใต้ดินข้อมูลการตั้งถิ่นฐานอุโมงค์อุโมงค์ใต้ดินและเทคโนโลยีอวกาศ23 (5) (2008) 481-491. [ 11] RB กัดลึกและการขุดเจาะอุโมงค์ในพื้นดินนุ่มใน: Proc.7th ระหว่างการประชุมเกี่ยวกับปฐพีกลศาสตร์และวิศวกรรมมูลนิธิเม็กซิโกซิตี้, 1969, หน้า 225-290.. [12] เอส Suwansawat, databasemanagement อุโมงค์โล่สำหรับ groundmovement การประเมินผลอุโมงค์ใต้ดินและเทคโนโลยีอวกาศ19 (4-5) (2004) 376-377. [13] เอส Suwansawat, HH Einstein, เครือข่ายประสาทเทียมในการทำนายสูงสุดนิคมพื้นผิวที่เกิดจากการขุดเจาะอุโมงค์EPB โล่อุโมงค์ใต้ดินและเทคโนโลยีอวกาศ21 (2) (2006) 133-150. [14] เอส Suwansawat, HH Einstein, อธิบายร่องนิคมเหนืออุโมงค์คู่โดยใช้เทคนิคการซ้อนเป็นวารสารปฐพีและปฐพีสิ่งแวดล้อมวิศวกรรม133 (4) (2007) 445-468. [ 15] เอส Tseng ซีโจวตันโฮคลินตันเฉินวิธีการฐานข้อมูล spatiotemporal กับการบริหารจัดการของตารางการทำงานสาธารณูปโภคในโครงการขนส่งระบบอัตโนมัติในการก่อสร้าง20 (6) (2011) 729-739 . [16] SW ดวงจันทร์ JS คิมเคเอ็นเทควันโดประสิทธิผลของ OLAP ที่ใช้จัดการข้อมูลค่าใช้จ่ายค่าใช้จ่ายในการก่อสร้างประมาณ16 อัตโนมัติก่อสร้าง (3) (2007) 336-344. [17] SY จิ JC เชิญซีซี หลินเพิ่มประสิทธิภาพหลังการวิเคราะห์สำหรับการสร้างท่อเหนี่ยวนำให้เกิดการเคลื่อนไหวของพื้นดินโดยใช้แบบจำลองการสูญเสียพื้นดินเทียบเท่าอุโมงค์ใต้ดินและเทคโนโลยีอวกาศ16 (3) (2001) 159-165

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อ้างอิง
[ 1 ] c.y. คิม g.j. แบ S.W . ฮง เป็ ปาร์ค , HK ดวงจันทร์ , HS ชิน , โครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้น้ำผิวดิน
การชำระหนี้เนื่องจากการขุดเจาะอุโมงค์คอมพิวเตอร์
และ Geotechnics 28 ( 6 ) ( 7 ) ( 2001 ) 517 – 547 .
[ 2 ] e.j. cording w.h. hansmire การกระจัด , รอบอุโมงค์ดินนุ่ม รายงานทั่วไป
: IV เซสชัน ในอุโมงค์ดิน , เอกสารประกอบการประชุม
5 แพนอเมริกันบนปฐพีกลศาสตร์และวิศวกรรมฐานราก , 2518 .
[ 3 ] . Ahmad , S . อัซฮัร , หน้า lukauskis การพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้
คลังข้อมูลเพื่อช่วยผู้สร้าง / ผู้พัฒนาในการเลือกเว็บไซต์อัตโนมัติ
ก่อสร้าง 13 ( 4 ) ( 2004 ) 525 – 542 .
[ 4 ] เจ. เอส. ซี เจ ortigao J.L . ใช่ , โครงข่ายประสาทเทียม , โมดูลในการชำระหนี้ระหว่าง
อุโมงค์ ,วารสารวิศวกรรมปฐพีและ geoenvironmental 124 ( 5 )
( 1998 ) 389 – 395 .
[ 5 ] K . schuff เพนียด , D , R หลุยส์ ผลกระทบของแผนภาพทางเลือกบนความถูกต้องของ
จำ : การเปรียบเทียบสคีมาและแผนภาพแผนภาพเอนทิตีและดาวสัมพันธ์งาน
42 ( 1 ) ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ( 2006 ) 450 - 468 .
[ 6 ] neaupane กิโลเมตร , adhikari n.r. การทำนายการเกิด
เคลื่อนไหวพื้นดินด้วยวิธีการธรรมดาการขุดเจาะอุโมงค์และใต้ดิน , เทคโนโลยีอวกาศ
2 ( 2549 ) 151 - 159 .
[ 7 ] KW เชา Y เคา ม. แอนสัน เจพี จาง การใช้คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจในการบริหารงานก่อสร้าง
อัตโนมัติในการก่อสร้าง
12 ( 2 ) ( 2003 ) 213 -
224 [ 8 ] M.P . O ' Reilly , b.m. ใหม่ , การตั้งถิ่นฐานเหนืออุโมงค์ในสหราชอาณาจักร ,
) และการทำนายใน : proc .อุโมงค์ ' 82 , สถาบัน&เหมืองแร่โลหะ
Brighton , 1982 , pp . 173 – 181 .
[ 9 ] . Jorge ตูไรท์เพิ่มตัวเลขที่สองเอ็ด Springer Verlag , เบอร์ลิน ,
ไฮเดลเบิร์ก , นิวยอร์ก , 2549 .
[ 10 ] น้ำส้ม Santos , วัณโรค เซเลสติโน ประดิษฐ์ข่ายงานวิเคราะห์ อบต. เปาโลอุโมงค์รถไฟใต้ดิน
นิคมข้อมูลเทคโนโลยีพื้นที่ใต้ดินและอุโมงค์ 23 ( 5 )
( 2008 ) จำกัด 491 481 .
[ 11 ] r.b. เพ็คลึก และขุดเจาะอุโมงค์ในดินอ่อน ในการประชุมนานาชาติ : proc.7th
บนปฐพีกลศาสตร์และวิศวกรรมฐานราก เม็กซิโก ซิตี้
1969 , pp . 225 - 290 .
[ 12 ] . suwansawat โล่การจัดการฐานข้อมูลสำหรับการประเมินผล groundmovement อุโมงค์ , อุโมงค์
และเทคโนโลยีใต้ดิน 19 ( 4 - 5 ) ( 2004 ) จำกัด 377 376 .
[ 13 ] S . suwansawat – , ไอน์สไตน์โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อทำนายการทรุดตัวสูงสุด
ผิวที่เกิดจากงานเจาะอุโมงค์ , อุโมงค์และเทคโนโลยี
ใต้ดิน 21 ( 2 ) ( 2006 ) 133 – 150 .
[ 14 ] . suwansawat –ไอน์สไตน์อธิบาย , การตั้งถิ่นฐาน troughs ผ่านอุโมงค์คู่
โดยใช้เทคนิคการวารสารวิศวกรรมปฐพีและ geoenvironmental
133 ( 4 ) ( 2007 ) 445 – 468 .
[ 15 ] เอส เช็ง ซีโจว ต.โฮ . . . . หลิน เฉิน ฐานข้อมูล spatiotemporal วิธีการการจัดการของงานสาธารณูปโภคในโครงการขนส่งตารางเวลาอัตโนมัติใน
การก่อสร้าง 20 ( 6 ) ( 2011 ) 729 – 640 .
[ 16 ] S.W . ดวงจันทร์ เจ. เอส. คิม k.n. ควอน ประสิทธิผลของ OLAP ตามต้นทุนการจัดการข้อมูล
ในการประมาณราคางานก่อสร้างอัตโนมัติในการก่อสร้าง 16 ( 3 ) ( 2550 ) – 344 336 .
[ 17 ] s.y. ชิ , J.C . เชิญซี. , หลินเหมาะสำหรับการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวและกลับอุโมงค์
พื้นดินโดยใช้แบบจำลองการสูญเสียเทียบเท่าพื้นดิน , พื้นที่ใต้ดินและอุโมงค์เทคโนโลยี
16 ( 3 ) ( 2001 ) จำกัด 159 165