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J-GLOBAL ID：201602219495207470   整理番号：16A0169317

コーン貫入試験データによる建込み杭の支持力を予測するための回帰アプローチ【Powered by NICT】

Regressive approach for predicting bearing capacity of bored piles from cone penetration test data

著者 (4件)： Alkroosh Iyad S (Dep. of Civil Engineering, Coll. of Engineering, Al-Qadissiya Univ., Al, Iraq, Diwaniyah) ,  Bahadori Mohammad (School of Soil Sci. and Engineering, Univ. of Tehran, Iran, Tehran) ,  Nikraz Hamid (Dep. of Civil Engineering, Curtin Univ., Australia, Perth) ,  Bahadori Alireza (School of Environment, Sci. and Engineering, Southern Cross Univ., Lismore, Australia, New South Wales)
資料名： Yanshi Lixue yu Yantu Gongcheng Xuebao(Yingwenban)  (Yanshi Lixue yu Yantu Gongcheng Xuebao(Yingwenban))
巻： 7  号： 5  ページ： 584-592  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2632A  ISSN： 1674-7755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)アルゴリズムは,砂と混合地盤に根入れされた杭の支持力を予測するために適用した。杭形状とコーン貫入試験(CPT)結果は,杭の支持力予測のための入力変数として用いた。用いたデータは,既存の文献と50例の記録から収集した。LSSVMの応用は,データを3セット:問題を学習し,入力変数と杭支持力の間の関係を得るための訓練セットと得られた関係の予測能と一般化能の評価のための試験及び確認セットに分割して実施した。LSSVMによる杭支持力の予測値を実験データと比較することにより,従来のCPTに基づく方法と遺伝子発現プログラミング(GEP)モデルによるそれとを評価した。その結果は,LSSVM,検証セットについて,それぞれ,試験セットに対する0.99から,1.03,及び0.08でそれぞれ,1と1.04と0.11と同等の定量,平均および標準偏差の係数と良好な性能を示すことが分った。計算した平均2乗誤差と平均絶対誤差の低値は,LSSVMは,杭の支持力を予測するのに正確であることを示した。比較の結果,提案したアルゴリズムはGEPモデルを含む従来手法よりも正確に杭支持力を予測することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 標準偏差 ,  砂 ,  *支持力 ,  地盤 ,  アルゴリズム ,  根 ,  *コーン貫入試験
準シソーラス用語： 絶対誤差 ,  遺伝子発現プログラミング ,  予測値 ,  訓練 ,  杭支持力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 杭,杭基礎,矢板式基礎  (RA03080W)

タイトルに関連する用語 (4件)： コーン貫入試験 ,  建込み杭 ,  支持力 ,  予測