Liquefaction Prediction Using Rough Set Theory
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Evaluation of liquefaction is one of the most important issues in geotechnical engineering. Liquefaction prediction depends on many factors and the relationship between these factors is non-linear and complex. Different methods have been proposed by different authors for liquefaction prediction. These methods are mostly based on statistical approaches and neural network. In this paper a new approach based on Rough Set data mining procedure is presented for liquefaction prediction. The Rough set theory is a mathematical approach for analysis of imperfect knowledge or unclear description of objects. In this approach the decision rules are derived from conditional attributes in Rough Set analysis and the results are compared with actual field observations. The results of this study indicate that using this method can be helpful for liquefaction prediction and can reduce unnecessary costs in site investigation process.
Keywords:
Language:
English
Published:
Scientia Iranica, Volume:26 Issue: 2, Mar-Apr 2019
Pages:
779 to 788
magiran.com/p1956570
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!