Determination of efficient sampling locations in geotechnical site characterization using information entropy and Bayesian compressive sampling
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
Site characterization is indispensable in geotechnical engineering practice, and measurements on soil properties are performed through in situ tests, laboratory tests or other methods. However, due to time or budget limit, technical or access constraints, etc., the measurements are usually taken at a limited number of locations. This leads to a question of how to select the efficient locations for measurements or sampling such that as much information as possible on the spatial variability of soil properties can be obtained from a given number of measurements. In addition, geotechnical site characterization is a multi-stage process, and additional measurements might be required at a later stage of site characterization. In such a case, how the additional sampling locations can be selected efficiently such that the pre-existing measurements obtained from the preliminary stages of site characterization can be best used and how can as much information as possible on soil properties be further obtained are problems engineers face. This paper aims to address these two problems using information entropy and Bayesian compressive sampling. Real cone penetration test data along both vertical and horizontal directions are used to illustrate and validate the proposed methods. Results show that the proposed methods are very effective and robust in selecting efficient sampling locations for geotechnical site characterization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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