Using Artificial Neural Network (ANN) for prediction of soil coefficient of consolidation
Notice bibliographique
Résumé
Soil Coefficient of Consolidation (Cv) is a crucial mechanical parameter and used to characterize whether the soil undergoes consolidation or compaction when subjected to pressure. In order to define such a parameter, the experimental approaches are costly, time-consuming, and required appropriate equipment to perform the tests. In this study, the development of an alternative manner to estimate the Cv, based on Artificial Neural Network (ANN), was conducted. A database containing 188 tests was used to develop the ANN model. Two structures of ANN were considered, and the accuracy of each model was assessed using common statistical measurements such as the coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). In performing 600 simulations in each case, the ANN structure containing 14 neurons was statistically superior to the other one. Finally, a typical ANN result was presented to prove that it can be an excellent predictor of the problem, with a satisfying accuracy performance that yielded of RMSE = 0.0614, MAE = 0.0415, and R2 = 0.99727. This study might help in quick and accurate prediction of the Cv used in civil engineering problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».