Bayesian neural network-based uncertainty modelling: application to soil compressibility and undrained shear strength prediction

抗剪强度(土壤) 蒙特卡罗方法 人工神经网络 压缩性 岩土工程 参数统计 可靠性(半导体) 数学 计算机科学 土壤科学 地质学 工程类 统计 土壤水分 机器学习 物理 量子力学 航空航天工程 功率(物理)
作者
Pin Zhang,Zhen‐Yu Yin,Yin‐Fu Jin
出处
期刊:Canadian Geotechnical Journal [NRC Research Press]
卷期号:59 (4): 546-557 被引量:80
标识
DOI:10.1139/cgj-2020-0751
摘要

This study adopts the Bayesian neural network (BNN) integrated with a strong non-linear fitting capability and uncertainty, which has not previously been used in geotechnical engineering, to propose a modelling strategy in developing prediction models for soil properties. The compression index C c and undrained shear strength s u of clays are selected as examples. Variational inference (VI) and Monte Carlo dropout (MCD), two theoretical frameworks for solving and approximating BNN, respectively, are employed and compared. The results indicate that the BNN focused on identifying patterns in datasets, and the predicted C c and s u show excellent agreement with the actual values. The reliability of the predicted results using BNN is high in the area of dense datasets. In contrast, the BNN demonstrates low reliability in the predicted result in the area of sparse datasets. Additionally, a novel parametric analysis method in combination with the cumulative distribution function is proposed. The analysis results indicate that the BNN-based models are capable of capturing the relationships of input parameters to the C c and s u . BNN, with its strong prediction capability and reliable evaluation, therefore, shows great potential to be applied in geotechnical design.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
鲸落发布了新的文献求助30
1秒前
葳葳完成签到,获得积分10
3秒前
sl发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
sanqian911完成签到,获得积分10
7秒前
昏睡的蟠桃应助liars采纳,获得150
8秒前
斯文败类应助荒野风采纳,获得10
8秒前
8秒前
hrzmlily完成签到,获得积分10
10秒前
顽主完成签到,获得积分10
11秒前
义气访曼完成签到 ,获得积分10
12秒前
时尚战斗机完成签到,获得积分10
12秒前
14秒前
亦玉完成签到,获得积分10
14秒前
Philadelphus完成签到,获得积分20
16秒前
16秒前
wsh完成签到 ,获得积分10
17秒前
luyue9406完成签到,获得积分10
17秒前
luochen完成签到,获得积分10
17秒前
酷波er应助奶黄包采纳,获得10
18秒前
ROMANTIC完成签到 ,获得积分10
18秒前
Hancock完成签到 ,获得积分10
19秒前
luyue9406发布了新的文献求助10
20秒前
Akim应助小王采纳,获得10
20秒前
甜蜜的楷瑞应助zqfxc采纳,获得10
22秒前
Hello应助花雨落123采纳,获得10
24秒前
25秒前
26秒前
柚仝完成签到 ,获得积分10
26秒前
贾明灵完成签到,获得积分10
26秒前
未来学术司马懿应助LIUYONG采纳,获得10
27秒前
Dops完成签到,获得积分10
29秒前
票子发布了新的文献求助10
30秒前
晚风完成签到 ,获得积分10
30秒前
坚强莺发布了新的文献求助10
30秒前
无奈曼云完成签到,获得积分10
31秒前
不会吹口哨完成签到,获得积分10
31秒前
易槐完成签到,获得积分10
32秒前
情怀应助和谐的梦蕊采纳,获得10
32秒前
33秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038426
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576119
关于积分的说明 11374556
捐赠科研通 3305834
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819339
邀请新用户注册赠送积分活动 892678
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029