Predicting tensile strength of rocks from physical properties based on support vector regression optimized by cultural algorithm
Author(s):
Abstract:
The tensile strength (TS) of rocks is an important parameter in the design of a variety of engineering structures such as the surface and underground mines, dam foundations, types of tunnels and excavations, and oil wells. In addition, the physical properties of a rock are intrinsic characteristics, which influence its mechanical behavior at a fundamental level. In this paper, a new approach combining the support vector regression (SVR) with a cultural algorithm (CA) is presented in order to predict TS of rocks from their physical properties. CA is used to determine the optimal value of the SVR controlling the parameters. A dataset including 29 data points was used in this study, in which 20 data points (70%) were considered for constructing the model and the remaining ones (9 data points) were used to evaluate the degree of accuracy and robustness. The results obtained show that the SVR optimized by the CA model can be successfully used to predict TS.
Keywords:
Language:
English
Published:
Journal of Mining and Environement, Volume:8 Issue: 3, Summer 2017
Pages:
467 to 474
magiran.com/p1732638
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!