Проф. дтн инж. Николай Николаев, Проф д-р инж. Кръстю Дерменджиев
РЕЗЮМЕ
През последните десетилетия моделирането на изкуствен интелект (AI) навлиза бурно и в областта на геотехниката и геотехническото строителство. Един от методите на това моделиране се осъществява чрез приложението на изкуствени невронни мрежи (ANN). На основата на литературни източници публикувани в диапазона на 1992 – 2024 г. в този доклад са представени редица начини на използване на изкуствените невронни мрежи и проблемите при тяхното създаване за целите на геотехниката. Докладът има за задача да набележи само част от възможностите на приложение на AI в цитираната по-горе област.
КЛЮЧОВИ ДУМИ
изкуствен интелект; изкуствени невронни мрежи; геотехника
ЦЯЛАТА СТАТИЯ В PDF ФОРМАТ
РЕФЕРЕНЦИИ
1. Fausett, Laurene V. — Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications. Първо издание: Prentice-Hall, 1994 (461 стр.) с ISBN 0130422509 / 0133341860.
2. Shahin, M. A., Jaksa, M. B. & Maier, H. R. (2008). State of the Art of Artificial Neural Networks in Geotechnical Engineering, Electronic Journal of Geotechnical Engineering, Vol. 8, pp. 1–26.
3. Serier Abdellah, W. (2024) A review of applications of artificial intelligence in geotechnical engineering. Proceedings of the 18th African Regional Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering (ARCSMGE 2024). ISSMGE. Available at: https://www.issmge.org/uploads/publications/51/127/ARCSMGE 2024-150.pdf
4. Emami Meybodi, E., Hussain, S. Kh., Fatehi Marji, M. & Rasouli, V., 2022. Application of machine learning models for predicting rock fracture toughness Mode-I and Mode-II. Journal of Mining and Environment, 13(2), pp.465–480. doi:10.22044/jme.2022.11596.2148.
5. Kröse, B. & van der Smagt, P., 1996. An introduction to Neural Networks. 8th ed. University of Amsterdam.
6. Ferreira, A. & Giraldi, G., 2017. Convolutional Neural Network approaches to granite tiles classification. Expert Systems with Applications, 84, pp.1–11, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.04.053.
7. Fukushima, K. & Miyake, S., 1982. Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position. Pattern Recognition, 15(6), pp.455–469. doi:10.1016/0031-3203(82)90024-3
8. Bui, D.T., Tsangaratos, P., Nguyen, V.-T., Van Liem, N. & Trinh, P.T., 2020. Comparing the prediction performance of a Deep Learning Neural Network model with conventional machine learning models in landslide susceptibility assessment. Catena, 188, p.104426. doi:10.1016/j.catena.2019.104426.
9. Ahmad, I., El-Naggar, H. & Khan, A.N., 2007. Artificial neural network application to estimate kinematic soil pile interaction response parameters. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 27(9), pp.892–905. doi:10.1016/j.soildyn.2006.12.009.
10. Chua, C.G. & Goh, A.T.C., 2005. Estimating wall deflections in deep excavations using Bayesian neural networks. Tunnelling and Underground Space Technology, 20(4), pp.400–409. doi:10.1016/j.tust.2005.02.001.
11. Maier, H. R. & Dandy, G. C. (2000). Neural Networks for the Prediction and Forecasting of Water Resources Variables: A Review of Modelling Issues and Applications. Environmental Modelling & Software, 15(1), 101–124.
12. Karnin, E. D. (1990). A Simple Procedure for Pruning Back-Propagation Trained Neural Networks. IEEE Transactions on Neural Networks.
13. Ghaboussi, J., & Sidarta, D. E. (1998).
New nested adaptive neural networks (NANN) for constitutive modeling.
Computers and Geotechnics, 22(1), 29–52. https://doi.org/10.1016/S0266-352X(97)00034-7
