Neural network based stochastic design charts for settlement prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traditional methods of settlement prediction of shallow foundations on granular soils are far from accurate and consistent. This can be attributed to the fact that the problem of estimating the settlement of shallow foundations on granular soils is very complex and not yet entirely understood. Recently, artificial neural networks (ANNs) have been shown to outperform the most commonly used traditional methods for predicting the settlement of shallow foundations on granular soils. However, despite the relative advantage of the ANN based approach, it does not take into account the uncertainty that may affect the magnitude of the predicted settlement. Artificial neural networks, like more traditional methods of settlement prediction, are based on deterministic approaches that ignore this uncertainty and thus provide single values of settlement with no indication of the level of risk associated with these values. An alternative stochastic approach is essential to provide more rational estimation of settlement. In this paper, the likely distribution of predicted settlements, given the uncertainties associated with settlement prediction, is obtained by combining Monte Carlo simulation with a deterministic ANN model. A set of stochastic design charts, which incorporate the uncertainty associated with the ANN method, is developed. The charts are considered to be useful in the sense that they enable the designer to make informed decisions regarding the level of risk associated with predicted settlements and consequently provide a more realistic indication of what the actual settlement might be.Key words: settlement prediction, shallow foundations, neural networks, Monte Carlo, stochastic simulation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle