Prediction of Ultimate Bearing Capacity of Cohesionless Soils Using Soft Computing Techniques
المؤلفون المشاركون
Tina, J.
Merlin, R.
Krishna, G.
Dhanya, R.
Adarsh, S.
المصدر
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-12-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This study examines the potential of two soft computing techniques, namely, support vector machines (SVMs) and genetic programming (GP), to predict ultimate bearing capacity of cohesionless soils beneath shallow foundations.
The width of footing (B), depth of footing (D), the length-to-width ratio (L/B) of footings, density of soil (γ or γ′), angle of internal friction (Φ), and so forth were used as model input parameters to predict ultimate bearing capacity (qu).
The results of present models were compared with those obtained by three theoretical approaches, artificial neural networks (ANNs), and fuzzy inference system (FIS) reported in the literature.
The statistical evaluation of results shows that the presently applied paradigms are better than the theoretical approaches and are competing well with the other soft computing techniques.
The performance evaluation of GP model results based on multiple error criteria confirms that GP is very efficient in accurate prediction of ultimate bearing capacity cohesionless soils when compared with other models considered in this study.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Adarsh, S.& Dhanya, R.& Krishna, G.& Merlin, R.& Tina, J.. 2011. Prediction of Ultimate Bearing Capacity of Cohesionless Soils Using Soft Computing Techniques. ISRN Artificial Intelligence،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486397
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Adarsh, S.…[et al.]. Prediction of Ultimate Bearing Capacity of Cohesionless Soils Using Soft Computing Techniques. ISRN Artificial Intelligence No. 2012 (2012), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486397
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Adarsh, S.& Dhanya, R.& Krishna, G.& Merlin, R.& Tina, J.. Prediction of Ultimate Bearing Capacity of Cohesionless Soils Using Soft Computing Techniques. ISRN Artificial Intelligence. 2011. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486397
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-486397
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