Maximum Likelihood Estimation of Model Uncertainty in Predicting Soil Nail Loads Using Default and Modified FHWA Simplified Methods
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
Accuracy evaluation of the default Federal Highway Administration (FHWA) simplified equation for prediction of maximum soil nail loads under working conditions is presented in this study using the maximum likelihood method and a large amount of measured lower and upper bound nail load data reported in the literature. Accuracy was quantitatively expressed as model bias where model bias is defined as the ratio of measured to predicted nail load. The maximum likelihood estimation was carried out assuming normal and lognormal distributions of bias. Analysis outcomes showed that, based on the collected data, the default FHWA simplified nail load equation is satisfactorily accurate on average and the spread in prediction accuracy expressed as the coefficient of variation of bias is about 30%, regardless of the distribution type. Empirical calibrations were proposed to the default FHWA simplified nail load equation for accuracy improvement. The Bayesian Information Criterion was adopted to perform a comparison of suitability between the competing normal and lognormal statistical models that were intended for description of model bias. Example of reliability‐based design of soil nail walls against internal pullout limit state of nails is provided in the end to demonstrate the benefit of performing model calibration and using calibrated model for design of soil nails.
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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) | 0,001 | 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