Predicting Shear Wave Velocity of Soil Using Multiple Linear Regression Analysis and Artificial Neural Networks

Abstract

Abstract. This paper investigates the correlation between shear wave velocity and some of the index parameters of soils, including Standard Penetration Test blow counts (SPT), FineContent (FC), soil moisture (W ), Liquid Limit (LL), and Depth (D). The study attempts to show the application of arti cial neural networks and multiple regression analysis to the prediction of the shear wave velocity (V S ) value of soils. New prediction equations are suggested to correlate VS with the mentioned parameters based on a dataset collected from Mashhad city in the north east of Iran. The results suggest that, in the case of ANN method use, highly accurate correlations in the estimation of VS are acquired. The predicted values using ANN method are checked against the real values of V S to evaluate the performance of this method. The minimum correlation coe cient obtained in ANN method is higher than the maximum correlation coe cient obtained from the MLR. In addition, the value of estimation error in the ANN method is much less than that in the MLR method, indicating the role of higher con dence coe cient of the ANN in estimating VS of soil.

Prediction of Subgrade Reaction Modulus of Clayey Soils using Group Method of Data Handling

“…machines, artificial neural network, adaptive neuro-fuzzy system, etc.-can be a good alternative to traditional regression methods. In recent years, CI methods have been used in several geotechnical investigations [31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42].…”

Análisis dimensional de la relación entre el ensayo de penetración estándar (SPT) y las velocidades de propagación sísmica primaria y secundaria

“…Métodos de obtención de las velocidades secundarias, región investigada y número de datos de algunas de las principales correlaciones disponibles entre v s (m/s) (Fuente: Wair et al (2012) Tabla 5-2. Principales correlaciones en forma de fórmulas potenciales disponibles entre v s (m/s) y N SPT (Abkhiz et al, 2015;Akin et al, 2011;Ataee et al, 2017;Marto et al, 2013;Nayeri et al, 2013;Sykora y Stokoe, 1983;Thaker y Rao, 2011;Tsai y Kishida, 2015)…”

“…Como indican diversos autores (Ataee et al (2017) , Sykora (1987) o Wair et al (2012), por nombrar sólo algunos), los pioneros en el estudio sobre la correlación entre el SPT y la velocidad de ondas s fueron varios investigadores japoneses. En esas primeras fases de esta línea de investigaciones (años 60 a primeros de los 80), se adoptó preferentemente una forma de fórmula de correlación del tipo v s =a•N b , lo que sentó las bases formales de la mayor parte de los estudios en las siguientes décadas.…”

“…Como se puede apreciar, existe una tendencia a aumentar los residuos al aumentar la presión efectiva (lo que indicaría, según Brandenberg et al (2010), sobrepredicciones en el valor de v s ), mientras que para valores más bajos de la presión efectiva, los residuos tienen una tendencia a ser negativos (lo que supondría una subestimación de los valores de v s ). A esta misma conclusión llegaron otros autores, como Ghazi et al (2015) o Ataee et al (2017). Los primeros, por ejemplo, demostraron también que los residuos en una correlación directa v s -SPT en ausencia de inclusión del efecto de la profundidad tenían una clara tendencia creciente con la presión efectiva, como muestra la Figura 5-11: Por todo ello, las fórmulas de correlación propuestas de Brandenberg et al…”

“…Tabla 5-2. Principales correlaciones en forma de fórmulas potenciales disponibles entre v s (m/s) y N SPT (Abkhiz et al, 2015;Akin et al, 2011;Ataee et al, 2017;Marto et al, 2013;Nayeri et al, 2013;Sykora y Stokoe, 1983;Thaker y Rao, 2011;Tsai y Kishida, 2015) Año Autor(es) Cualquier tipo de suelo Suelos granulares Suelos finos…”