Neural network-assisted generic predictive models of safety factor and yield acceleration for seismic slope stability and displacement assessments
Notice bibliographique
Résumé
As two well-recognized approaches for seismic slope stability assessment, the pseudo-static analysis calculates the factor of safety ( FS) and the Newmark-type analysis estimates the permanent downslope-displacement for given yield acceleration ( ky ). However, FS and ky are usually obtained from nontrivial slope stability calculations, which can become computationally demanding in probabilistic analyses or regional landslide mapping. This study presents neural network-assisted predictive models for (1) seismic or static FS and the category of failure mode; and (2) ky and the thickness of failure mass. Extensive stability analyses of more than 741 000 and 123 000 slope configurations are conducted to compile datasets of FS and ky , respectively. Performance evaluation results indicate that the models produce physically reasonable prediction trends and have good generalization capability with correlation coefficient higher than 0.94 in blind tests. Compared to the infinite slope model and existing predictive tools, the new models achieve improved applicability and functionality, accounting for pore-water pressure, depth to hard stratum, and various failure modes. Both the spreadsheet and MATLAB files established in this study are provided to facilitate generic applications. Therefore, this work not only demonstrates the capability of neural network in slope stability predictions, but also provides useful tools for practitioners, contributing to both the pseudo-static and Newmark-type approaches.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».