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자료유형
학술저널
저자정보
Zhang, Wengang (Key Laboratory of New Technology for Construction of Cities in Mountain Area, Chongqing University, Ministry of Education) Goh, Anthony T.C. (School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University)
저널정보
테크노프레스 Geomechanics & engineering Geomechanics & engineering 제10권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
269 - 284 (16page)

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Simplified techniques based on in situ testing methods are commonly used to assess seismic liquefaction potential. Many of these simplified methods were developed by analyzing liquefaction case histories from which the liquefaction boundary (limit state) separating two categories (the occurrence or non-occurrence of liquefaction) is determined. As the liquefaction classification problem is highly nonlinear in nature, it is difficult to develop a comprehensive model using conventional modeling techniques that take into consideration all the independent variables, such as the seismic and soil properties. In this study, a modification of the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) approach based on Logistic Regression (LR) LR_MARS is used to evaluate seismic liquefaction potential based on actual field records. Three different LR_MARS models were used to analyze three different field liquefaction databases and the results are compared with the neural network approaches. The developed spline functions and the limit state functions obtained reveal that the LR_MARS models can capture and describe the intrinsic, complex relationship between seismic parameters, soil parameters, and the liquefaction potential without having to make any assumptions about the underlying relationship between the various variables. Considering its computational efficiency, simplicity of interpretation, predictive accuracy, its data-driven and adaptive nature and its ability to map the interaction between variables, the use of LR_MARS model in assessing seismic liquefaction potential is promising.
#multivariate adaptive regression splines #logistic regression #seismic liquefaction potential #interaction #basis function #limit state function

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