Optimization of inputs for the application of ANN to rail track granular materials
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning (ML) models such as artificial neural networks (ANNs) have gained increasing popularity in geotechnical engineering applications as an alternative to conventional empirical and computational models. At present, very few ML models exist for predicting the mechanical responses of track granular materials such as ballast and subballast which may even comprise of composite mixtures of blended granular materials. Moreover, the performance of any ML model depends not only on the quality and quantity of available data but also on the selection process for input parameters, which often lacks adequate justification in the past literature. In this context, the current study introduces ANN models for track granular materials based on published laboratory data with special emphasis on the selection of an optimal set of input parameters. Two applications of ANN are considered to (i) predict the peak friction angle ([Formula: see text]) of a variety of granular mixtures under static loading and (ii) predict ballast breakage under cyclic loading. The selection process involves prudent analysis of key influential parameters in a geotechnical perspective, while also ensuring that they are conveniently measurable. Performance evaluation of these models with various input combinations is carried out, while proposing optimal input parameters for both applications.
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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 ».