Machine Learning: A Novel Approach to Predicting Slope Instabilities
المؤلفون المشاركون
Kothari, Upasna Chandarana
Momayez, Moe
المصدر
International Journal of Geophysics
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Geomechanical analysis plays a major role in providing a safe working environment in an active mine.
Geomechanical analysis includes but is not limited to providing active monitoring of pit walls and predicting slope failures.
During the analysis of a slope failure, it is essential to provide a safe prediction, that is, a predicted time of failure prior to the actual failure.
Modern-day monitoring technology is a powerful tool used to obtain the time and deformation data used to predict the time of slope failure.
This research aims to demonstrate the use of machine learning (ML) to predict the time of slope failures.
Twenty-two datasets of past failures collected from radar monitoring systems were utilized in this study.
A two-layer feed-forward prediction network was used to make multistep predictions into the future.
The results show an 86% improvement in the predicted values compared to the inverse velocity (IV) method.
Eighty-two percent of the failure predictions made using ML method fell in the safe zone.
While 18% of the predictions were in the unsafe zone, all the unsafe predictions were within five minutes of the actual failure time, all practical purposes making the entire set of predictions safe and reliable.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kothari, Upasna Chandarana& Momayez, Moe. 2018. Machine Learning: A Novel Approach to Predicting Slope Instabilities. International Journal of Geophysics،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172982
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kothari, Upasna Chandarana& Momayez, Moe. Machine Learning: A Novel Approach to Predicting Slope Instabilities. International Journal of Geophysics No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172982
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kothari, Upasna Chandarana& Momayez, Moe. Machine Learning: A Novel Approach to Predicting Slope Instabilities. International Journal of Geophysics. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172982
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1172982
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر