Multivariate adaptive regression splines and neural network models for prediction of pile drivability
Piles are long, slender structural elements used to transfer the loads from the superstructure through weak strata onto stiffer soils or rocks. For driven piles, the impact of the piling hammer induces compression and tension stresses in the piles. Hence, an important design consideration is to chec...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zhang, Wengang, Goh, Anthony Tech Chee |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Civil and Environmental Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2016
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/82347 http://hdl.handle.net/10220/39982 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Multivariate adaptive regression splines and neural network models for prediction of pile drivability
بواسطة: Zhang, Wengang, وآخرون
منشور في: (2015) -
Nonlinear structural modeling using multivariate adaptive regression splines
بواسطة: Zhang, Wengang, وآخرون
منشور في: (2016) -
Evaluating seismic liquefaction potential using multivariate adaptive regression splines and logistic regression
بواسطة: Zhang, Wengang, وآخرون
منشور في: (2018) -
Multivariate adaptive regression splines approach to estimate lateral wall deflection profiles caused by braced excavations in clays
بواسطة: Zhang, Wengang, وآخرون
منشور في: (2019) -
Toward identifying the source of mean shifts in multivariate SPC: A neural network approach
بواسطة: Hwarng, H.B.
منشور في: (2013)