The use of neural networks for predicting the factor of safety of soil against liquefaction
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In this study, the performance of the artificial neural network (ANN) and multiple regression (MR) models to predict the factor of safety, Fs, values of soil against liquefaction was investigated and compared. To achieve this, two earthquake parameters, namely, earthquake magnitude (Mw) and horizontal peak ground acceleration (amax ), and  six soil properties, namely, standard penetration test number (SPT-N), saturated unit weight (γsat), natural unit weight (γn),  fines content (FC), the depth of ground water level from the ground surface (GWL), and the depth of the soil from ground surface (d) varied in the liquefaction analysis and then the Fs value  was calculated for each case by using the Excell program developed and used in the development of the ANN and MR models. The results obtained from the simplified method were compared with those obtained from both the ANN and MR models.It was found that the predicted values from the ANN model matched the calculated values much better than those obtained from the MR model. Moreover, the performance indices such asthedetermination coefficient, variance account for, mean absolute error, root mean square error, and the scaled percent error were computed to evaluate the prediction capacity of the models developed. The study demonstrates that the ANN model is able to predict the Fs value of the soil against liquefaction, quite efficiently, and is superior to the MR model.
Language:
English
Published:
Pages:
2615 to 2623
magiran.com/p2035420  
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 990,000ريال 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 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!