Estimation of Soil Cohesion Using Machine Learning Method, A Random Forest Approach

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Descripción: La cohesión del suelo (C) es una de las propiedades críticas del suelo y está estrechamente relacionada con propiedades básicas del suelo como la distribución del tamaño de partículas, el tamaño de poro y la resistencia al corte. Por lo tanto, principalmente se determina mediante métodos experimentales. Sin embargo, los métodos experimentales suelen ser lentos y costosos. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente desarrollar un enfoque alternativo basado en técnicas de aprendizaje automático (ML) para resolver este problema. En este estudio, se construyeron modelos de aprendizaje automático, a saber, máquina de vectores de soporte (SVM), proceso de regresión gaussiana (GPR) y bosque aleatorio (RF), basados en un conjunto de datos de 145 muestras de suelo recogidas del proyecto de autopista Da Nang-Quang Ngai, Vietnam. La base de datos también incluye seis parámetros de entrada, es decir, contenido de arcilla, contenido de humedad, límite líquido, límite plástico, graved
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Estimation of Soil Cohesion Using Machine Learning Method, A Random Forest Approach", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3842324/), el día 2025-05-02.

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