GMDH application in uplift capacity prediction of suction caisson
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 536
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SDUMEW01_360
تاریخ نمایه سازی: 8 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
Suction caissons are major part of offshore structures and used in the anchorage system and foundation. Their stability must be satisfied. Main issue in suction caisson stability. Uplift capacity is the main issue in suction caisson stability. Several methods are proposed for uplift capacity prediction. Two of these methods are group method of data handling (GMDH) and arterial neural networks (ANN). In this study, the performance of GMDH and ANN in uplift capacity prediction is compered. For comparison using five statistical indices
کلیدواژه ها:
Suction caisson ، statistical indices ، group method of data handling ، arterial neural networks ، and uplift capacity
نویسندگان
Mojtaba Masoumi Shahr-babak
Ph. D. candidate, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
Mohammad Javad Khanjani
Prof., Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
Kourosh Qaderi
Assistant Prof., Department of Water engineering, Faculty of Agriculture, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :