GMDH application in uplift capacity prediction of suction caisson
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 538
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SDUMEW01_360
تاریخ نمایه سازی: 8 اردیبهشت 1396
Abstract:
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
Keywords:
Suction caisson , statistical indices , group method of data handling , arterial neural networks , and uplift capacity
Authors
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 Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :