An Artificial Intelligence Approach for Groutability Estimation Based on Autotuning Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Construction Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Permeation grouting is a commonly used approach for soil improvement in construction engineering.
Thus, predicting the results of grouting activities is a crucial task that needs to be carried out in the planning phase of any grouting project.
In this research, a novel artificial intelligence approach—autotuning support vector machine—is proposed to forecast the result of grouting activities that employ microfine cement grouts.
In the new model, the support vector machine (SVM) algorithm is utilized to classify grouting activities into two classes: success and failure.
Meanwhile, the differential evolution (DE) optimization algorithm is employed to identify the optimal tuning parameters of the SVM algorithm, namely, the penalty parameter and the kernel function parameter.
The integration of the SVM and DE algorithms allows the newly established method to operate automatically without human prior knowledge or tedious processes for parameter setting.
An experiment using a set of in situ data samples demonstrates that the newly established method can produce an outstanding prediction performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tran, Hong-Hai& Hoang, Nhat-Duc. 2014. An Artificial Intelligence Approach for Groutability Estimation Based on Autotuning Support Vector Machine. Journal of Construction Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447130
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tran, Hong-Hai& Hoang, Nhat-Duc. An Artificial Intelligence Approach for Groutability Estimation Based on Autotuning Support Vector Machine. Journal of Construction Engineering No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447130
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tran, Hong-Hai& Hoang, Nhat-Duc. An Artificial Intelligence Approach for Groutability Estimation Based on Autotuning Support Vector Machine. Journal of Construction Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447130
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-447130
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