Neural network prediction of the reliability of heterogeneous cohesive slopes
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
Summary The reliability of heterogeneous slopes can be evaluated using a wide range of available probabilistic methods. One of these methods is the random finite element method (RFEM), which combines random field theory with the non‐linear elasto‐plastic finite element slope stability analysis method. The RFEM computes the probability of failure of a slope using the Monte Carlo simulation process. The major drawback of this approach is the intensive computational time required, mainly due to the finite element analysis and the Monte Carlo simulation process. Therefore, a simplified model or solution, which can bypass the computationally intensive and time‐consuming numerical analyses, is desirable. The present study investigates the feasibility of using artificial neural networks (ANNs) to develop such a simplified model. ANNs are well known for their strong capability in mapping the input and output relationship of complex non‐linear systems. The RFEM is used to generate possible solutions and to establish a large database that is used to develop and verify the ANN model. In this paper, multi‐layer perceptrons, which are trained with the back‐propagation algorithm, are used. The results of various performance measures indicate that the developed ANN model has a high degree of accuracy in predicting the reliability of heterogeneous slopes. The developed ANN model is then transformed into relatively simple formulae for direct application in practice. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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