Prediction of soil-water characteristic curves using two artificial intelligence (AI) models and AI aid design method for sands
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, two artificial intelligence (AI) models (i.e., artificial neural networks (ANN) and multivariate adaptive regression splines (MARS)) were developed using cumulative percentiles from the grain-size distribution (GSD) curve as input information to predict the soil-water characteristic curve (SWCC). The importance of each input variable was testified using two different sensitivity analyses. The results show a strong correlation between the SWCC and GSD curves based on large volume of datasets. The ANN provides higher accuracy due to its unique structure; however, the MARS model facilitates in developing a regression equation that contributes to stable performance. The SWCC can be reliably predicted with the MARS regression equation using one data point from the GSD curve and bulk density information. Sensitivity analysis suggests that the prediction of the SWCC is also possible with a reasonable degree of accuracy by using single data point information from the GSD curve as an input variable. Finally, a novel AI aid design method is proposed by combining the MARS regression equation along with physico-empirical model and fitting equation that provides a rapid and reliable technique for predicting the SWCC of sands.
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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 ».