Investigating Correlation of Physico-Mechanical Parameters and P-Wave Velocity of Rocks: a Comparative Intelligent Study

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 166

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JMAE-12-3_018

تاریخ نمایه سازی: 18 مهر 1400

چکیده مقاله:

The mechanical characteristics of rocks and rock masses are considered as the determining factors in making plans in the mining and civil engineering projects. Two factors that determine how rocks responds in varying stress conditions are P-wave velocity (PWV) and its isotropic properties. Therefore, achieving a high-accurate method to estimate PWV is a very important task. This work investigates the use of different intelligent models such as multivariate adaptive regression splines (MARS), classification and regression tree (CART), group method of data handling (GMDH), and gene expression programming (GEP) for the prediction of PWV. The proposed models are then evaluated using several error statistics, i.e. squared correlation coefficient (R۲) and root mean squared error (RMSE). The values of R۲ obtained from the CART, MARS, GMDH, and GEP models are ۰.۹۸۳, ۰.۹۹۹, ۰.۹۹۵, and ۰.۹۹۸, respectively. Furthermore, the CART, MARS, GMDH, and GEP models predict PWV with the RMSE values of ۰.۰۳۷, ۰.۰۰۷, ۰.۰۲۳, and ۰.۰۲۰, respectively. According to the aforementioned amounts, the models presented in this work predict PWV with a good performance. Nevertheless, the results obtained reveal that the MARS model yields a better prediction in comparison to the GEP, GMDH, and CART models. Accordingly, MARS can be offered as an accurate model for predicting the aims in other rock mechanics and geotechnical fields.   

کلیدواژه ها:

P-wave velocity ، Artificial intelligence ، Prediction models ، Multivariate adaptive regression splines

نویسندگان

H. Fattahi

Faculty of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, Iran

M. Hasanipanah

Department of Mining Engineering, University of Kashan, Iran

N. Zandy Ilghani

Faculty of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, 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 :
  • Lin, Q., Cao, P., Wen, G., Meng, J., Cao, R. ...
  • Lin, Q., Cao, P., Meng, J., Cao, R. and Zhao, ...
  • Sharma, P.K. and Singh, T.N. (۲۰۰۸). A correlation between P-wave ...
  • Singh, R., Vishal, V. and Singh, T.N. (۲۰۱۲). Soft computing ...
  • Szlavin, J. (۱۹۷۴, February). Relationships between some physical properties of ...
  • Chary, K.B., Sarma, L.P., Lakshmi, K.P., Vijayakumar, N.A., Lakshmi, V.N. ...
  • Singh, T.N., Kanchan, R., Verma, A.K. and Saigal, K. (۲۰۰۵). ...
  • Singh, T.N., Kanchan, R., Saigal, K. and Verma, A.K. (۲۰۰۴). ...
  • Karakus, M. and Tutmez, B.Ü.L.E.N.T. (۲۰۰۶). Fuzzy and multiple regression ...
  • Zoveidavianpoor, M., Samsuri, A. and Shadizadeh, S.R. (۲۰۱۳). Adaptive neuro ...
  • Ansari, H.R. (۲۰۱۴). Use seismic colored inversion and power law ...
  • Golsanami, N., Kadkhodaie-Ilkhchi, A. and Erfani, A. (۲۰۱۵). Synthesis of ...
  • Mojeddifar, S., Kamali, G., Ranjbar, H. and Salehipour Bavarsad, B. ...
  • Asoodeh, M. and Bagheripour, P. (۲۰۱۲). Prediction of compressional, shear, ...
  • Rajabi M, Bohloli B, Gholampour Ahangar E .(۲۰۱۰) Intelligent approaches ...
  • Koopialipoor, M., Nikouei, S.S., Marto, A., Fahimifar, A., Armaghani, D.J. ...
  • Chen, W., Khandelwal, M., Murlidhar, B. R., Bui, D. T., ...
  • Ferreira, C. (۲۰۰۱). Gene expression programming: a new adaptive algorithm ...
  • Faradonbeh, R.S., Armaghani, D.J., Amnieh, H.B. and Mohamad, E.T. (۲۰۱۸). ...
  • Faradonbeh, R.S., Salimi, A., Monjezi, M., Ebrahimabadi, A. and Moormann, ...
  • İnce, İ., Bozdağ, A., Fener, M. and Kahraman, S. (۲۰۱۹). ...
  • Verma, A.K. and Singh, T.N. (۲۰۱۳). A neuro-fuzzy approach for ...
  • Fattahi, H. (۲۰۱۶). Application of improved support vector regression model ...
  • Fattahi, H. (۲۰۱۷). Applying soft computing methods to predict the ...
  • Fattahi, H. and Bazdar, H. (۲۰۱۷). Applying improved artificial neural ...
  • Fattahi, H. and Moradi, A. (۲۰۱۸). A new approach for ...
  • Rezaei, K., Guest, B., Friedrich, A., Fayazi, F., Nakhaei, M., ...
  • Nguyen, H., Bui, X.N., Bui, H.B. and Cuong, D.T. (۲۰۱۹). ...
  • Prediction of slope stability using adaptive neuro-fuzzy inference system based on clustering methods [مقاله ژورنالی]
  • Fattahi, H. (۲۰۱۸). An estimation of required rotational torque to ...
  • نمایش کامل مراجع