Implémentation de l’analyse statistique ACP avec l’approche neuronale
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Implémentation de l’analyse statistique ACP avec l’approche neuronale


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Au cours de ces dernières années la détermination de la capacité portante des pieux à partir de données des essais in-situ en tant qu’un complément de l'analyse statique et dynamique, a été utilisée par les ingénieurs géotechniciens.

L'essai de pénétration standard (SPT) est souvent le plus couramment utilisé parmi les tests in situ dans certains pays au monde.

Le projet présenté dans cet ouvrage est une combinaison de deux approches, les réseaux de neurones artificiels et l’analyse par les composantes principales a été effectuée.

Cette implémentation permettra le développement d’un modèle réseau de neurone qui donne une prévision plus précise des capacités portantes axiales des pieux en se basant sur l’essai SPT.

Le perceptron multicouche à rétropropagation avec la régularisation bayésienne (RB) a été utilisé pour concevoir ce modèle.

Cela a été établi par l'incorporation d'environ 497 données, obtenu à partir de la littérature publiée, de programmes expérimentaux pour une grande variété de pieux.

Le procédé de l’ACP est proposé pour la compression et la suppression de la corrélation entre ces données.

Cela permettra l’amélioration de la performance de généralisation du modèle.

La

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Amal Benali, Docteur en génie civil, option géotechnique, a eu son doctorat en 2016 à l'université des sciences et de la technologie, Beb Ezzouar, Alger, Algérie.

Actuellement maitre de conférence à l'université Djilali Bounaama, Khemis Miliana et chef de filière de génie civil à la faculté des sciences et de la Technologie


Fiche technique

Auteur
Amal Benali
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Pays
Algérie Algérie

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