Danh mục

Estimation of California Bearing Ratio of soils using Random Forest based machine learning

Số trang: 14      Loại file: pdf      Dung lượng: 1.41 MB      Lượt xem: 9      Lượt tải: 0    
Hoai.2512

Phí tải xuống: 1,000 VND Tải xuống file đầy đủ (14 trang) 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:

Thông tin tài liệu:

In this study, the Machine Learning (ML) approach has been adopted using Random Forest (RF) model to estimate the CBR of the soil based on 10 input parameters such as Plasticity Index (PI), Liquid Limit (LL), Silt Clay content (SC), Fine Sand content (FS), Coarse sand content (CS), Optimum Water Content (OWC), Organic content (O), Plastic Limit (PL), Gravel content (G), and Maximum Dry Density (MDD), which can be easily determined in the laboratory.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Estimation of California Bearing Ratio of soils using Random Forest based machine learning

Tài liệu được xem nhiều: