Predicting the Pullout Capacity of Small Ground Anchors Using Nonlinear Integrated Computing Techniques
المؤلفون المشاركون
Kaloop, Mosbeh R.
Elbeltagi, Emad
Hu, Jong Wan
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-04-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This study investigates predicting the pullout capacity of small ground anchors using nonlinear computing techniques.
The input-output prediction model for the nonlinear Hammerstein-Wiener (NHW) and delay inputs for the adaptive neurofuzzy inference system (DANFIS) are developed and utilized to predict the pullout capacity.
The results of the developed models are compared with previous studies that used artificial neural networks and least square support vector machine techniques for the same case study.
The in situ data collection and statistical performances are used to evaluate the models performance.
Results show that the developed models enhance the precision of predicting the pullout capacity when compared with previous studies.
Also, the DANFIS model performance is proven to be better than other models used to detect the pullout capacity of ground anchors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kaloop, Mosbeh R.& Hu, Jong Wan& Elbeltagi, Emad. 2017. Predicting the Pullout Capacity of Small Ground Anchors Using Nonlinear Integrated Computing Techniques. Shock and Vibration،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204144
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kaloop, Mosbeh R.…[et al.]. Predicting the Pullout Capacity of Small Ground Anchors Using Nonlinear Integrated Computing Techniques. Shock and Vibration No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204144
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kaloop, Mosbeh R.& Hu, Jong Wan& Elbeltagi, Emad. Predicting the Pullout Capacity of Small Ground Anchors Using Nonlinear Integrated Computing Techniques. Shock and Vibration. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204144
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204144
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