Fusion of geotechnical and geophysical data for 2D subsurface site characterization using multi-source Bayesian compressive sampling
Notice bibliographique
Résumé
Subsurface site characterization is essential for geotechnical engineering applications (e.g., slope stability analysis and deep excavation design), which is usually achieved through geotechnical site investigation and might be supplemented by geophysical survey. Geotechnical and geophysical investigations are complementary in many aspects. Geotechnical investigation provides direct measurement data with high accuracy but only at limited locations. On the other hand, geophysical survey provides abundant two-dimensional (2D) or three-dimensional measurements, but the data are often indirect. In addition, geotechnical and geophysical data are usually correlated. Therefore, fusion of geotechnical and geophysical data during site characterization is beneficial. This paper proposed a novel data fusion method, called multi-source Bayesian compressive sampling, for fusion of geotechnical and geophysical data and statistical characterization of 2D subsurface profiles. The proposed method is data-driven and non-parametric, without the need for an empirical parametric function between geotechnical and geophysical data. The proposed method was illustrated and validated using both numerical and real-life examples. The results show that the proposed method not only properly characterizes 2D subsurface profiles but also explicitly quantifies the statistical uncertainty associated with the site characterization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».